WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 |
ИНСТИТУТ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ПОЛИТИКИ имени Е.Т. ГАЙДАРА 125 993, Москва, Газетный пер., 5 тел. (495)629 – 67 – 36, fax (495)697 – 88 – 16 www.iep.ru БЮЛЛЕТЕНЬ МОДЕЛЬНЫХ РАСЧЕТОВ КРАТКОСРОЧНЫХ ПРОГНОЗОВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РФ М. Турунцева, Е. Астафьева, А. Божечкова, А. Бузаев, В. Идрисова, Ю. Пономарев, А. Скроботов ПРЕДИСЛОВИЕ КО ВСЕМ ВЫПУСКАМ.............................................................2 ПРОМЫШЛЕННОЕ ПРОИЗВОДСТВО И РОЗНИЧНЫЙ ТОВАРООБОРОТ.......................................................................4 ИНВЕСТИЦИИ В ОСНОВНОЙ КАПИТАЛ............................................................6 ВНЕШНЕТОРГОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ......................................................................6 ДИНАМИКА ЦЕН..................................................................................................8 ДЕНЕЖНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ.................................................................................11 МЕЖДУНАРОДНЫЕ (ЗОЛОТОВАЛЮТНЫЕ) РЕЗЕРВЫ....................................12 ВАЛЮТНЫЕ КУРСЫ............................................................................................13 ПОКАЗАТЕЛИ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ.................................................13 ПОКАЗАТЕЛИ ЧИСЛЕННОСТИ ЗАНЯТОГО В ЭКОНОМИКЕ НАСЕЛЕНИЯ И ОБЩЕЙ ЧИСЛЕННОСТИ БЕЗРАБОТНЫХ...............................14 ПРИЛОЖЕНИЕ...................................................................................................16 «Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов Редактор: К. Мезенцева социально-экономических показателей РФ» входит в «На- Компьютерный дизайн: Е. Немешаева учный вестник ИЭП им. Гайдара.ру», Все вопросы и комментарии просьба отправлять зарегистрированный Федеральной службой по надзору по адресу: lopatina@iep.ru в системе связи, информационных технологий и массо- © Институт экономической политики им. Е.Т.Гайдара, 2012 вых коммуникаций (Роскомнадзор) как электронное ин- 125 993, Москва, Газетный пер., формационно-аналитическое, научное периодическое тел. (495)629 – 67 – издание (Свидетельство о регистрации средства массо- факс (495)697 – 88 – вой информации Эл №ФС77 – 42 586 от 12 ноября 2010 г.) www. iep.ru Электронную версию см.

http://www.iep.ru/ru/ob-izdanii.html 04’БЮЛЛЕТЕНЬ МОДЕЛЬНЫХ РАСЧЕТОВ...

ПРЕДИСЛОВИЕ КО ВСЕМ ВЫПУСКАМ В данном бюллетене представлены расчеты значений различных экономических показателей Российской Федерации в мае–октябре 2012 г., построенные на основе моделей временных рядов, разработанных в результате исследований, проводимых в течение последних нескольких лет в ИЭП1. Использованный метод прогнозирования относится к группе формальных или статистических методов. Иными словами, полученные значения не являются выражением мнения или экспертной оценки исследователя, а представляют собой расчеты будущих значений конкретного экономического показателя, выполненные на основе формальных моделей временных рядов ARIMA(p, d, q) с учетом существующего тренда и, в некоторых случаях, его значимых изменений. Представляемые прогнозы имеют инерционный характер, поскольку соответствующие модели учитывают динамику данных до момента построения прогноза и особенно сильно зависят от тенденций, характерных для временного ряда в период, непосредственно предшествующий интервалу времени, для которого строится прогноз. Данные оценки будущих значений экономических показателей Российской Федерации могут быть использованы для поддержки принятия решений, касающихся экономической политики, при условии, что общие тенденции, наблюдаемые до момента, в который строится прогноз для каждого конкретного показателя, не изменятся, т.е. в будущем не произойдет серьезных шоков или изменения сложившихся долгосрочных тенденций.

Несмотря на наличие значительного объема данных, относящихся к периоду до кризиса 1998 г., анализ и построение моделей для прогнозирования производилось лишь на временном интервале после августа 1998 г. Это обусловлено результатами предыдущих исследований2, одним из основных выводов которых является то, что учет данных докризисного периода в большинстве случаев ухудшает качество прогнозов. К тому же, в данный момент представляется некорректным использование еще более коротких рядов (после кризиса 2008 г.), поскольку статистические характеристики получаемых на таком небольшом интервале времени моделей оказываются очень низкими.

Оценка моделей рассматриваемых экономических показателей проводилась по стандартным методикам анализа временных рядов. На первом шаге анализировались коррелограммы исследуемых рядов и их первых разностей с целью определения максимального количества запаздывающих значений, которые необходимо включать в спецификацию модели. Затем, исходя из результатов анализа коррелограмм, все ряды тестировались на слабую стационарность (или стационарность около тренда) при помощи теста Дики–Фуллера. В некоторых случаях проводилось тестирование рядов на стационарность около сегментированного тренда при помощи тестов на эндогенные структурные сдвиги Перрона или Зивота–Эндрюса3.

После разделения рядов на слабо стационарные, стационарные около тренда, стационарные около тренда со структурным сдвигом либо стационарные в разностях, для каждого из них были оценены соответствующие его типу модели (в уровнях, а если необходимо, то и с включением тренда либо сегментированного тренда, либо в разностях). На основе информа1 См., например, Энтов Р.М., Дробышевский С.М., Носко В.П., Юдин А.Д. Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей. М., ИЭПП, 2001; Р.М. Энтов, В.П. Носко, А.Д. Юдин, П.А. Кадочников, С.С. Пономаренко. Проблемы прогнозирования некоторых макроэкономических показателей. М., ИЭПП, 2002; В. Носко, А. Бузаев, П. Кадочников, С. Пономаренко. Анализ прогнозных свойств структурных моделей и моделей с включением результатов опросов предприятий. М., ИЭПП, 2003; Турунцева М.Ю., Киблицкая Т.Р., Качественные свойства различных подходов к прогнозированию социально-экономических показателей РФ. М.: ИЭПП, 2010, научные труды №135Р.

2 Там же.

3 См.: Perron, P. Further Evidence on Breaking Trend Functions in Macroeconomic Variables, Journal of Econometrics, 1997, 80, pp. 355-385; Zivot, E. and D.W.K. Andrews. Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock, and Unit-Root Hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, 1992, 10, pp. 251-270.

ПРЕДИСЛОВИЕ КО ВСЕМ ВЫПУСКАМ ционных критериев Акаике и Шварца, а также свойств остатков моделей (отсутствие автокоррелированности, гомоскедастичность, нормальность) и качества ретропрогнозов, полученных по этим моделям, выбиралась лучшая. Расчеты прогнозных значений проводились по лучшей модели, построенной для каждого экономического показателя.

Кроме того, в Бюллетене на основе разработанных в ИЭП моделей представлены расчеты будущих значений месячных показателей ИПЦ, объемов импорта из всех стран и экспорта во все страны на основе структурных моделей (SM). Прогнозные значения, полученные на основе структурных моделей, в ряде случаев, могут давать лучшие результаты по сравнению с ARIMA-моделями, поскольку при их построении используется дополнительная информация о динамике экзогенных переменных. Помимо этого включение структурных прогнозов в построение усредненных прогнозов (т.е. прогнозов, полученных как среднее значение по нескольким моделям) может способствовать уточнению прогнозных значений.

При моделировании динамики индекса потребительских цен использовались теоретические гипотезы, вытекающие из денежной теории. В качестве объясняющих переменных применялись: предложение денег, объем выпуска, динамика номинального обменного курса рубля к доллару, характеризующая динамику альтернативной стоимости хранения денег. Также в модель для индекса потребительских цен включался индекс цен в электроэнергетике, т.к. этот показатель в значительной степени определяет динамику затрат производителей.

В качестве основного показателя, который может оказывать влияние на величину экспорта и импорта, следует отметить реальный обменный курс, изменение которого приводит к изменению относительной стоимости отечественных и импортных товаров. Однако в эконометрических моделях его влияние оказывается незначимым. Наиболее существенными факторами, определяющими динамику экспорта, являются мировые цены на экспортируемые ресурсы, в особенности цены на нефть: повышение цены приводит к увеличению экспорта товара. В качестве характеристики относительной конкурентоспособности российских товаров используется уровень доходов населения в экономике (стоимость рабочей силы). Для учета сезонных колебаний экспорта введены фиктивные переменные D12 и D01, равные единице в декабре и январе соответственно и нулю в остальные периоды. На динамику импорта оказывают влияние доходы населения и предприятий, увеличение которых вызывает увеличение спроса на все товары, включая импортные. Характеристикой доходов населения являются реальные располагаемые денежные доходы; а показателем доходов предприятий – индекс промышленного производства.

Необходимые для построения прогнозов на основе структурных моделей прогнозные значения объясняющих переменных рассчитывались на основе моделей ARIMA (p, d, q).

В работе также представлены расчеты значений индексов промышленного производства, индекса цен производителей и показателя общей численности безработных, рассчитанные с использованием результатов конъюнктурных опросов ИЭП. Эмпирические исследования показывают1, что использование рядов конъюнктурных опросов в прогностических моделях в качестве объясняющих переменных2 в среднем улучшает точность прогноза. Расчеты будущих значений этих показателей проводились на основе ADL-моделей (с добавлением сезонных авторегрессионных запаздываний).

Все расчеты проводились с использованием эконометрического пакета Eviews.

1 См., например: В. Носко, А. Бузаев, П. Кадочников, С. Пономаренко. Анализ прогнозных свойств структурных моделей и моделей с включением результатов опросов предприятий. М., ИЭПП, 2003.

2 В качестве объясняющих переменных использованы следующие ряды конъюнктурных опросов: теку-щие/ожидаемые изменение производства, ожидаемые изменения платежеспособного спроса, теку-щие/ожидаемые изменения цен и ожидаемое изменение занятости.

БЮЛЛЕТЕНЬ МОДЕЛЬНЫХ РАСЧЕТОВ...

ПРОМЫШЛЕННОЕ ПРОИЗВОДСТВО И РОЗНИЧНЫЙ ТОВАРООБОРОТ Промышленное производство Для построения прогноза на май–октябрь 2012 г. были использованы ряды месячных данных индексов промышленного производства Федеральной службы государственной статистики (ФСГС) с января 2002 г. по февраль 2012 г. и ряды базисных индексов промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ (ЦЭК) и Научно-исследовательского университета Высшей школы экономики (НИУ ВШЭ) за период с января 1999 по март 2012 г. (значение января 1995 г. принято за 100%). Прогнозные значения рассматриваемых рядов рассчитывались на основе моделей класса ARIMA. Прогнозные значения индексов промышленного производства ФСГС и ЦЭК–НИУ ВШЭ рассчитываются, кроме того, с использованием результатов конъюнктурных опросов (КО). Полученные результаты представлены в табл. 1.

Как видно из табл. 1, средний1 прирост индекса промышленного производства ЦЭК–НИУ ВШЭ в мае–октябре 2012 г. по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года по промышленности в целом составляет 3,7%. Для индекса промышленного производства ФСГС данный показатель составляет 3,9%.

Среднемесячные значения индекса промышленного производства в добыче полезных ископаемых ФСГС и ЦЭК–НИУ ВШЭ в мае–октябре 2012 г. составляют соответственно 4,0% и 2,8%. В производстве кокса и нефтепродуктов средний рост прогнозируется на уровне 1,9% и 2,2% для индексов ФСГС и ЦЭК–НИУ ВШЭ соответственно.

Средний прирост индекса промышленного производства в обрабатывающей промышленности ЦЭК–НИУ ВШЭ в мае–октябре 2012 г. по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года составляет 0,9%, индекса ФСГС – 1,4%. Среднемесячные значения индекса промышленного производства в производстве пищевых продуктов ФСГС и ЦЭК–НИУ ВШЭ составляют соответственно 5,8% и 7,1%. Среднемесячные значения индексов промышленного производства ФСГС и ЦЭК–НИУ ВШЭ для металлургического производства и производства готовых металлических изделий в мае–октябре 2012 г. составляют соответственно 2,7% и 0,8%.

В производстве машин и оборудования средний рост прогнозируется на уровне 7,1% и 9,6% для индексов ФСГС и ЦЭК–НИУ ВШЭ соответственно.

Средний прирост индекса промышленного производства в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды ФСГС в мае–октябре 2012 г. по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года составляет 2,4%; аналогичный показатель для индекса ЦЭК–НИУ ВШЭ составляет 3,3%.

Розничный товарооборот В данном разделе (см. табл. 2) представлены прогнозы месячных объемов розничного товарооборота, построенные на основе месячных данных ФСГС за период с января 1999 по февраль 2012 г.

Из табл. 2 следует, что средний прогнозируемый прирост объемов месячного товарооборота в мае–октябре 2012 г. по отношению к соответствующему периоду 2011 г. составляет около 11,9%.

Средний прогнозируемый прирост месячного реального товарооборота в период с мая по октябрь 2012 г. по отношению к соответствующему периоду 2011 г. составляет 5,3%.

1 Под средним приростом индексов промышленного производства мы понимаем среднее значение данных показателей за шесть прогнозируемых месяцев.

Таблица РЕЗУЛЬТАТЫ РАСЧЕТОВ ПРОГНОЗНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ИНДЕКСОВ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА1, (%) Индекс промышленного производства ЦЭК–НИУ ФСГС ВШЭ Прогнозируемый прирост к соответствующему месяцу предшествующего года Май 12 4,7 3,8 3,7 3,3 4,4 1,5 2,3 2,1 5,2 4,1 8,5 7,2 0,3 -0,1 5,7 2,0 6,4 17,Июнь 12 4,0 3,8 1,8 3,0 5,1 2,8 0,9 -0,2 3,6 3,2 7,2 7,6 0,5 -2,0 2,2 -0,7 -6,0 -4,Июль 12 4,1 4,1 3,4 3,4 3,8 2,6 3,0 3,5 0,8 1,7 6,5 8,3 1,2 0,3 1,9 -2,2 4,2 9,Август 12 4,4 3,4 4,0 3,7 3,6 3,4 0,8 0,8 0,3 1,5 4,7 8,4 2,1 2,5 1,2 -0,8 13,4 10,Сентябрь 12 4,0 4,1 4,4 4,1 3,4 3,3 1,3 0,5 2,0 3,8 4,0 5,5 4,7 6,6 3,7 3,0 6,4 10,Октябрь 12 2,1 4,1 5,3 4,4 3,6 3,3 0,0 -1,1 2,3 5,3 3,7 5,8 2,4 5,9 1,8 3,5 18,5 14,Справочно: фактический прирост 2011 гг. к соответствующему месяцу 2010 г.

Pages:     || 2 | 3 | 4 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.