WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 |
Аналитика и прогноз Прогнозирование в россии:

обзор основных моделей рогнозирование динамики со­ Марина ТУРУНЦЕВА циально­экономических пока­ старший научный сотрудник, Институт экономической политики Пзателей является важной само­ им. Е. Т. Гайдара стоятельной составляющей экономи­ ческого анализа, имеющей глубокие теоретические основания и развитый методологический аппарат. Наиболее распространены в настоящее время следующие методы экономического прогнозирования :

• предположение, догадка (gues­ sing, «rules of thumbs», «informal models»);

• экспертные оценки (expert judg­ ment) ;

• экстраполирование (extrapola­ tion);

• опережающие индикаторы (lead­ ing indicators);

• опросы (surveys);

• модели временных рядов (time­ series models);

• эконометрические системы (eco­ nometric systems).

Предположение является методом, зависящим от удачи, — и с этой точки зрения не является подходящим для прогнозирования. Экспертные оценки обычно являются частью какого­либо другого подхода, например они не­ редко используются для построения См., например: Hendry D.F. How Economists Forecast // Understanding Economic Forecasts / D.F. Hendry, N.L. Ericsson (eds.).

Cambridge, MA.: MIT Press, 003. Такая же клас­ сификация (не включающая метод экспертных оценок) приведена в работе: Clements M.P., Hendry D.F. Forecasting Economic Time Series.

Cambridge, MA.: Cambridge University Press, 998.

Метод экспертных оценок включен в клас­ сификацию методов прогнозирования в ра­ боте: Clements M.P., Hendry D.F. An Overview of Economic Forecasting // A Companion to Economic Forecasting / M.P. Clements, D.F.

Hendry (eds.). Oxford: Blackwell Publishing, 00.

O I K O N O M I A • P O L I T I K A µ • Plt 194 Прогнозирование в России: обзор основных моделей консенсус­прогнозов. Экстраполирование будет пригодным для прогнозиро­ вания методом при условии, что экстраполируемые тенденции сохраняются.

Прогнозы, базирующиеся на построении опережающих индикаторов, требуют наличия устойчивых соотношений между переменными, которые опережают, и переменными, которые опережаются, и не всегда оказываются надежными.

Обследования потребителей и предпринимателей могут давать полезную ин­ формацию о будущих событиях, в том числе они могут быть использованы как информационная база при построении эконометрических прогнозов.

Модели временных рядов позволяют прогнозировать данные на основа­ нии информации только о них самих. Известный английский эконометрист Д. Хендри называет их «рабочей лошадкой индустрии прогнозирования»3.

Системы эконометрических уравнений являются, по мнению Хендри, основ­ ным инструментом прогнозирования экономических показателей и выпол­ няют множество полезных функций помимо прогнозирования. Например, такие модели объединяют существующие теоретические и эмпирические знания о том, как функционирует экономика, позволяют объяснять просчеты в экономической политике и т. д.

Российские коммерческие, научные и государственные организации ис­ пользуют в своей работе, в той или иной степени, практически все упомяну­ тые методические подходы к прогнозированию. В данной статье проводятся краткий обзор и классификация подходов к прогнозированию и модельных прогнозных комплексов, разработанных различными российскими научными организациями, государственными органами, коммерческими компаниями.

Эконометрическая модель экономики России Центрального экономикоматематического института РАН. Модель ЦЭМИ — это небольшая, состо­ ящая из 6 уравнений, структурная эконометрическая модель, представленная системой одновременных уравнений. Модель оценивается на квартальных данных начиная с IV квартала 99 года. Прогнозные значения экзогенных переменных, входящих в модель, получены на основе несезонной модели Холта—Винтерса. Прогнозируются следующие эндогенные показатели:

• валовой внутренний продукт. Данный показатель объясняется такими факторами, как инвестиции в основной капитал, взятые с лагом ; об­ служивание государственного долга, взятое с лагом ; ВВП (с лагом );

первая разность курса доллара к рублю; фиктивная переменная ;

• индекс потребительских цен, который зависит от курса доллара, взятого с лагом ; цены на нефть (с лагом ) и фиктивной переменной;

• совокупные доходы населения, зависящие от ВВП; от совокупных доходов населения, взятых с лагом ; от государственных социальных расходов;

от фиктивной переменной.

• конечное потребление. В качестве объясняющих переменных взяты:

ИПЦ; ВВП; импорт; совокупные доходы населения; конечное потреб­ ление (с лагом ); фиктивная переменная;

• экспорт. Объясняющие переменные: курс доллара к рублю; ВВП (с лагом ); показатель экспорта, взятый с лагом ; средневзвешенные экспортные тарифы; фиктивная переменная;

• импорт, зависящий от ИПЦ; ВВП; показателя импорта (с лагом );

показателя экспорта; фиктивной переменной.

Clements M.P., Hendry D.F. An Overview of Economic Forecasting. P..

server.data.cemi.rssi.ru/GRAF/Notice.htm Во всех уравнениях системы фиктивная переменная принимает значение 0 для наблюде­ ний до III квартала 998 года включительно и равна для наблюдений начиная с IV квартала 998 года.

Марина ТУРУНЦЕВА Недостаток модели состоит в том, что она не учитывает сезонность, хотя данные, очевидно, имеют сезонный характер. Отметим, что на сайте ЦЭМИ предусмотрена возможность самостоятельно сформулировать сценарии и рас­ считать прогнозные значения по данной модели.

Модель Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования. В презентации, опубликованной на сайте Центра в 003 году6, представлена разработанная в ЦМАКП прогнозная модель, состоящая из трех блоков.

Блок 1: краткосрочная помесячная модель мониторинга и прогнозирова­ ния экономической динамики (модель А). В данном блоке на основе мо­ делей временных рядов рассчитываются краткосрочные прогнозы россий­ ских социально­экономических показателей. Кроме того, на этом этапе все ряды корректируются на пропуски, ошибки, выбросы, сезонность, а также проводится календарная корректировка, выделяются тренды. В результате прогнозируются только тренды и циклы.

Блок 2: балансово­эконометрическая квартальная модель развития эко­ номики на среднесрочный период (модель В), которая содержит около эконометрических уравнений, 0 балансовых соотношений и более 00 пе­ ременных8. Основная задача этой модели — разработка сценарных прогнозов и подготовка входящих данных для следующего блока.

Блок 3: среднесрочная годовая модель прогнозирования показателей СНС (модель С), в которой проводится расчет основных макроэкономических пропорций. В модели С рассчитывается структура конечного спроса, ресур­ сов покрытия конечного спроса, структуры доходов, валовых сбережений и инвестиций. Отличие этой модели от многих других заключается в том, что на этом этапе проводится проверка результатов модели В на сбалан­ сированность (хотя процедура проверки не описывается в доступной нам публикации), а также строятся прогнозные балансы СНС.

Ежеквартальный прогноз индикаторов экономики России Института народнохозяйственного прогнозирования РАН. В ИНП для целей кратко­, средне­ и долгосрочного прогнозирования разработана система, состоящая из трех моделей9. В основе этой системы находится годовая межотраслевая модель экономики России — RIM (Russian Interindustry Model). По определению разработчиков, RIM — макроэкономическая межотраслевая модель рыноч­ ного равновесия российской экономики, соединяющая в себе традиционный межотраслевой подход и эконометрическое описание поведения основных субъектов рынка. Информационная база модели RIM включает таблицы «за­ траты—выпуск» в постоянных и текущих ценах за 980— 00 годы, бюджет расширенного правительства, баланс доходов и расходов населения, баланс труда, баланс капитала, статистику денежного обращения и финансовых рынков 0. Модель RIM, достаточно подробно описанная на сайте ИНП, включает 38 экзогенных переменных и следующие блоки эндогенных пере­ менных: конечное потребление и производство; доходы; цены; бюджетно­ финансовый блок; доходы/расходы населения.

Данная модель позволяет получать прогнозы таких показателей, как ко­ нечное потребление домашних хозяйств, конечное потребление государст­ www.forecast.ru/mainframe.asp Отметим, что база входящих данных состоит из 8 блоков и 083 временных рядов.

В публикации нет никаких указаний на то, каким образом оценивается данная система урав­ нений: как система одновременных уравнений или же каждое уравнение оценивается отдельно.

См.: www.macroforecast.ru.

www.macroforecast.ru/, RIM.

196 Прогнозирование в России: обзор основных моделей венных и некоммерческих организаций, капитальные вложения и валовое накопление основного капитала, прирост запасов, экспорт в дальнее зару­ бежье, экспорт в ближнее зарубежье, импорт из дальнего зарубежья, импорт из ближнего зарубежья, конечный спрос, ВВП, выпуск, занятость; заработ­ ная плата, отчисления на социальное страхование, чистая прибыль, чистый смешанный доход, налоги на производство, субсидии на производство, по­ требление основного капитала, налоги на продукты и импорт, субсидии на продукты, валовая добавленная стоимость; среднеотраслевые цены без НДС;

доходы и расходы сводного бюджета, дефицит сводного бюджета, платежный баланс; денежные доходы населения, денежные расходы населения.

Модель QUMMIR (Quarter Macroeconomic Model of Interactions for Russia) представляет собой квартальную макроэкономическую модель российской экономики, основной целью которой является построение сценарных про­ гнозных расчетов на краткосрочную и среднесрочную (до лет) перспективу.

Модель QUMMIR содержит более 00 переменных, около 00 регрессионных уравнений. Основные блоки модели — бюджет и государственное потребле­ ние; потребление домашних хозяйств; внешняя торговля; денежно­кредит­ ный блок; платежный баланс; занятость и труд.

На сайте ИНП в описании модели QUMMIR представлены все основные блоки, основные переменные и расчеты по всем прогнозируемым показате­ лям. В ежеквартальном бюллетене QUMMIR публикуются годовые прогнозы таких показателей, как динамика ВВП и составляющих его элементов в ценах 008 года (ВВП, потребление домашних хозяйств, государственное потреб­ ление, накопление основного капитала, экспорт, импорт); макропоказате­ ли в текущих ценах (ВВП, валовая прибыль и валовые смешанные доходы, оплата труда (включая скрытую), чистые налоги на производство и импорт, резервный фонд и Фонд национального благосостояния, курс рубля к доллару по ППС, ВВП по ППС, ВВП по ППС на душу населения, ВВП по ППС на душу населения к уровню США); динамика дефляторов (дефлятор ВВП, индекс потребительских цен); параметры государственного бюджета (доходы бюджета, расходы бюджета, профицит(+)/дефицит(–) бюджета).

В описании модели RIM никаких расчетов не представлено. Различия между моделями RIM и QUMMIR заключаются в том, что по модели RIM осуществляются годовые прогнозы и имеется отраслевая разбивка почти для каждого блока, который в этой модели прогнозируется.

Годовая макроэкономическая модель MANAMORU является учебно­ отладочной моделью и используется для учебных целей и для отладки не­ отраслевых блоков межотраслевой модели RIM.

Квартальный бюллетень консенсус-прогнозов Центра развития Национального исследовательского университета — Высшей школы экономики. Он основан на опросе экспертов: опрашивается около 30 респондентов и формирует­ ся консенсус­прогноз по некоторому стандартному набору показателей 3.

В результате ежеквартально публикуются новый прогноз социально­эконо­ мических показателей (реальный ВВП, номинальный ВВП, объем промыш­ ленного производства, оборот розничной торговли, инвестиции в основной капитал, реальные располагаемые доходы, средняя заработная плата, прирост потребительских цен, курс доллара к рублю, денежный агрегат М, баланс федерального бюджета, экспорт, импорт, торговое сальдо, счет текущих опе­ www.macroforecast.ru; QUMMIR.

www.macroforecast.ru; MANAMORU.

dcenter.ru/pdf/ 0 0/Cf­ 0­Q3.pdf Марина ТУРУНЦЕВА раций, валютные резервы ЦБ, среднегодовая цена нефти марки Urals) на текущий и следующий годы и его изменения по сравнению с прошлым про­ гнозом. Полученные прогнозы сопоставляются с прогнозами Министерства экономического развития России. Кроме того, для более узкого набора по­ казателей приводятся долгосрочные — на —6 лет — прогнозы.

Помимо прогнозов по стандартному набору показателей, Центр развития на основе опроса экспертов делает конъюнктурные прогнозы, публикуемые каждый квартал. Экспертов просят оценить эффективность работы прави­ тельства, инвестиционный климат, конкурентоспособность, основные рис­ ки на данный момент для страны и вероятность экономического кризиса (падения ВВП).

Кроме того, Центр развития также ежеквартально публикует бюлле­ тень сводного опережающего индекса и других циклических индикаторов.

Методика расчетов этих индексов в публикациях Центра развития не описы­ вается. Из текстов бюллетеней можно сделать лишь вывод, что для расчета сводного опережающего индекса используются следующие показатели: цена нефти марки Urals; изменение удельного веса предприятий с выросшим или неизменным внутренним спросом; изменение удельного веса предприятий, не имеющих избыточных запасов готовой продукции; индекс РТС; процентные ставки в рублевом сегменте денежного рынка (MIACR­overnight); реальный эффективный курс рубля. Для расчета сводного запаздывающего индекса используются следующие показатели: цены на жилье; цены на отечествен­ ные автомобили; численность официально зарегистрированных безработных;

инвестиционная активность крупных российских компаний; усредненный прирост валютных и рублевых кредитов; темп прироста валютных резервов.

Квартальный бюллетень Центра анализа данных НИУ—ВШЭ. В бюллетене «Российская экономика: прогнозы и тенденции» публикуются тенденции ос­ новных российских экономических показателей и их прогнозы на месяца вперед. К числу прогнозируемых показателей относятся: ВВП, выпуск това­ ров и услуг, промышленное производство, инвестиции в основной капитал, оборот розничной торговли, экспорт, импорт, потребительские цены, цены производителей, реальные доходы на душу населения, реальная заработ­ ная плата, общая численность безработных. Методика расчета прогнозных значений в бюллетене не приводится, за исключением информации о том, что для расчетов «используются оригинальные методы прогнозирования, в основу которых положен принцип декомпозиции временного ряда».

Pages:     || 2 | 3 |



© 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.