WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Прогнозы Экономической экспертной группы. ЭЭГ публикует годовые прогнозы до 0 0 года включительно по тому же кругу показателей, что и консенсус­прогнозы Центра развития: реальный ВВП, номинальный ВВП, выпуск промышленной продукции в постоянных ценах, оборот розничной торговли в постоянных ценах, инвестиции в основной капитал в постоянных ценах, реальные располагаемые доходы населения в постоянных ценах, сред­ немесячная заработная плата, индекс потребительских цен, номинальный обменный курс, денежная масса M (в национальном определении), баланс федерального бюджета, экспорт товаров, импорт товаров, торговый баланс, баланс текущего счета, валютные резервы (исключая золото), средняя цена нефти марки Urals 6. Помимо этого ЭЭГ участвует в разработке многочис­ ленных прогнозных моделей для Министерства экономического развития, id.hse.ru/index.phppage=ross_ekonom id.hse.ru/doc/RED 90.pdf. P. 3.

www.eeg.ru/pages/ 198 Прогнозирование в России: обзор основных моделей Министерства финансов, Центрального банка России и пр., но в открытом доступе информация по этим разработкам отсутствует.

Модели Министерства экономического развития РФ и Центрального банка РФ. Минэкономразвития России для целей прогнозирования использует широкий спектр моделей. К сожалению, никакой информации о том, что это за модели, в открытом доступе нет. Аналогичная ситуация наблюдается и с информацией о прогнозных моделях ЦБ РФ.

Модель Центра макроэкономических исследований Сбербанка России. Прог­ ноз развития российской экономики ЦМИ СБ РФ обычно публикуется ле­ том текущего года. Последний сценарный прогноз развития российской экономики был опубликован в июле 0 0 года. В работе представлены сце­ нарные прогнозы реального и номинального ВВП, инфляции, номинально­ го обменного курса, среднегодовой стоимости бивалютной корзины, индек­ са промышленного производства, реальных денежных доходов населения, М, инвестиций в основной капитал, оборота розничной торговли, экспорта и импорта товаров и услуг, баланса товаров и услуг, счета текущих операций, потребления домохозяйств, номинальной заработной платы, инфляции цен производителей, монетизации экономики. Отметим, что в работе довольно подробно описаны три варианта сценарных условий развития российской экономики, но полностью отсутствует информация о методах, при помощи которых получены прогнозы.

Помимо сценарных прогнозов основных макроэкономических показате­ лей ЦМИ СБ РФ публикует прогнозы инфляции потребительских цен 8, по­ лученные на основе структурной модели роста индекса потребительских цен, а также проводит факторный анализ вклада в него различных объясняющих факторов 9. Исходя из этого анализа в числе факторов, влияющих на инф­ ляцию, называются: инфляционные ожидания, рост расширенной денежной массы, рост цен производителей, изменение мировых цен на сельскохозяйст­ венное сырье, изменение курса рубля к бивалютной корзине, непроцентные расходы федерального бюджета, а также сезонные компоненты.

В работе 008 года 0 помимо инфляции потребительских цен дается про­ гноз инфляции цен производителей и приводятся результаты факторного анализа вкладов различных показателей в инфляцию цен производителей и ее прогноз. Из факторов, влияющих на инфляцию цен производителей, можно выделить инфляционные ожидания, рост мировых цен на нефть, рост тарифов естественных монополий, изменение курса рубля к евро, изменение издержек на рабочую силу в единице продукции (прямой эффект), а также отложенный эффект роста издержек на рабочую силу на единицу продукции (корректировка ошибки).

Модель Ренессанс Капитал/РЭШ. В совместной работе Российской эконо­ мической школы и инвестиционной компании «Ренессанс Капитал» пред­ В работе рассматривается три сценария: базовый, пессимистический и оптимистический.

См.: Юдаева К., Иванова Н. Прогноз развития российской экономики. М.: Центр макроэконо­ мических исследований Сбербанка России, 0 0.

Последний прогноз: Юдаева К., Иванова Н. Прогноз инфляции на 0 0 г. М.: Центр макроэкономических исследований Сбербанка России, 0 0.

См., например: Юдаева К., Иванова Н. Инфляция в России: итоги восьми месяцев и про­ гноз до конца 009 г., М.: Центр макроэкономических исследований Сбербанка России, 009;

Юдаева К., Иванова Н. Монстр инфляции и как с ним бороться, Москва // Независимая газета.

008. апреля.

Там же.

fir.nes.ru/ru/science/Documents/Leading% 0GDP% 0Indicator% 0 % 0May% 0 0 0% 0Rus.

pdf Марина ТУРУНЦЕВА ставлены прогнозы ВВП России на I—III кварталы 0 0 года. Данные про­ гнозы рассчитываются на основе опережающего индикатора и обновляются при поступлении новых статистических данных. Таким образом, в рассматри­ ваемой версии прогнозов (от мая 0 0 года) приведены: оценка прогноза на I квартал 0 0 года, оценки прогноза на I квартал 0 0 года и оценка прогноза на III квартал 0 0 года. По мнению авторов, их методика позволяет получать лучшие по качеству прогнозы быстрее, чем у конкурентов.

Методика расчета опережающего индикатора ВВП основана на полу­ чившем распространение в последние 0 лет подходе, применяющем для прогнозирования макроэкономических показателей большие множества показателей, влияние которых на прогнозируемые показатели не является обоснованным с точки зрения экономической теории, хотя такие прогнозы зачастую оказываются точнее, чем наивные прогнозы и прогнозы, полу­ ченные по простым моделям временных рядов, а в ряде случаев — и по теоретически обоснованным моделям.

Методика расчета опережающего индикатора ВВП, предлагаемая автора­ ми, состоит из нескольких этапов. Для расчета опережающего индикатора ВВП используются 08 показателей состояния российской экономики, ко­ торые охватывают период с января 996 года, преобразованные к стационар­ ному виду. При этом учитываются сезонность, тренды и выбросы, а выборка разделяется на две части — сбалансированную и несбалансированную. Затем, если это необходимо, переменные либо отбираются по методу целевых пре­ дикторов, либо взвешиваются специальным образом. После этого, используя метод главных компонент для сбалансированной части выборки, авторы снижают размерность используемого массива данных. Для остальной части выборки (несбалансированной) при помощи фильтра Калмана оцениваются недостающие из­за отставания в публикации данные 3. И наконец, оценива­ ются регрессии ВВП на факторы и собственные лаги (если это необходимо) при помощи МНК, после чего по полученной модели строятся прогнозы показателя ВВП.

Как уже отмечалось выше, по мнению авторов, полученные прогнозы по качеству оказываются точнее всех конкурирующих прогнозов, из которых наиболее близок по качеству прогноз ВВП Министерства экономического развития.

Консенсус-прогнозы РосБизнесКонсалтинга. Макроэкономические прогнозы РБК включают консенсус­прогнозы показателей ВВП, промышленного произ­ водства, реальных располагаемых денежных доходов, инфляции, безработицы, экспорта, импорта, торгового баланса на три года (текущий и два последую­ щих). Консенсус­прогнозы построены как среднее арифметическое и медиана прогнозов различных российских и зарубежных инвестиционных компаний См.: например: Faust J., Wright J.H. Comparing Greenbook and Reduced Form Forecasts Using Large Realtime Dataset // Journal of Business and Economic Statistics. 009. Vol.. No. P. 68— 9; Boivin J., Ng S. Are More Data Always Better for Factor Analysis // Journal of Econometrics. 006.

Vol. 3. P. 69— 9 ; Giannone D., Reichlin L., Small D. Nowcasting: The Real Time Informational Content of Macroeconomic Data Releases // Journal of Monetary Economics. 008. Vol.. P. 66 — 6 6; Stock J.H., Watson M.W. Forecasting Inflation // Journal of Monetary Economics. 999. Vol..

P. 93—33 ; Stock J.H., Watson M.W. Forecasting Using Principal Components From a Large Number of Predictors // Journal of American Statistical Association // 00. Vol. 9. P. 6 — 9; Stock J.H., Watson M.W. Forecasting Output and Inflation: the Role of Prices // Journal of Economic Literature.

003. Vol.. P. 88—8 9; Stock J.H., Watson M.W. An Empirical Comparison of Methods for Forecasting Using Many Predictors / Harvard University; Princeton University. 00.

Точнее говоря, при помощи фильтра Калмана дооцениваются (до конца анализируемого периода) значения оцененных на предыдущем этапе главных компонент.

200 Прогнозирование в России: обзор основных моделей и брокерских домов, таких как HSBC, UBS, Raiffeisen Bank, The Wold Bank, IMF, Bank of America Securities&Merrill Lynch, Deutsche Bank, Сбербанк России, Тройка Диалог, Ренессанс Капитал, ЮниКредитСекьюритиз, Банк Москвы и др.

Модельные прогнозы Института экономической политики им. Е. Т. Гайдара.

В ИЭП для прогнозных расчетов используются модельных комплекса: комп­ лекс краткосрочных прогнозных расчетов на основе моделей временных рядов и среднесрочная макроэкономическая модель российской экономики. Кроме того, в ИЭП регулярно проводится мониторинг индикаторов финансовой стабильности в РФ и рассчитывается индекс промышленного оптимизма.

Краткосрочные прогнозные расчеты социально­экономических показате­ лей РФ на основе моделей временных рядов с конца 003 года ежемесячно публикуются в «Бюллетене модельных расчетов краткосрочных прогнозов социально­экономических показателей РФ»24. В нем приводятся расчетные прогнозные значения 9 показателей на период —6 месяцев. Основные блоки прогнозируемых показателей: промышленное производство, внешняя торговля, индексы цен и тарифы, цены на некоторые виды сырья, денежные показатели, валютные курсы, показатели уровня жизни населения, труд. Для расчетов используются такие модели, как модели временных рядов, струк­ турные эконометрические уравнения и модели, с включением результатов конъюнктурных опросов предприятий. Прогнозы имеют инерционный ха­ рактер, поскольку модели такого типа учитывают динамику данных до мо­ мента построения прогноза и в наибольшей степени зависят от тенденций, характерных для временного ряда в период, непосредственно предшеству­ ющий интервалу времени, для которого строится прогноз.

Второй модельный комплекс — cреднесрочная макроэкономическая мо­ дель российской экономики, являющаяся основной моделью, разработанной в ИЭП25. Данная модель оценивается ежеквартально на основе квартальных данных. С 99 года эти оценки регулярно публикуются. Горизонт прогно­ зирования модели — —, года. По результатам моделирования рассчиты­ ваются прогнозные значения 9 показателей: номинального ВВП, налоговых доходов федерального бюджета, расходов федерального бюджета, профицита/ дефицита федерального бюджета, темпа прироста номинального курса руб­ ля к доллару, темпа прироста М, золотовалютных резервов, номинальных объемов резервных денег и М.

Отметим, что экзогенные переменные модели позволяют задавать сце­ нарные условия, в рамках которых строится прогноз, а также являются до­ полнительными вспомогательными переменными, позволяющими улучшать качество прогноза и учитывать как многочисленные изменения в динамике рядов в прошлом, так и наиболее очевидные изменения в будущем, такие как календарные эффекты, эффекты изменений в экономической политике и во внешнеэкономических условиях и т. д.

Основным достоинством данной модели (не по отношению к другим рассмотренным выше моделям, а исходя из общей логики и подходов к прогнозированию) является то, что в рамках заданных предпосылок и ис­ пользуемого набора переменных модель позволяет получить согласованные и непротиворечивые прогнозные значения. Кроме того, модель позволяет Доступно на сайте www.iet.ru/index.phpoption=com_bibiet&Itemid= 0&catid= &lang=ru &task=showallbib.

Более подробно см.: Турунцева М.Ю., Юдин А.Д., Дробышевский С.М., Кадочников П.А., Трунин П.В., Пономаренко С.С. Некоторые подходы к прогнозированию экономических пока­ зателей. М.: ИЭПП, 00.

Марина ТУРУНЦЕВА надстраивать дополнительные блоки, состоящие из других показателей, необ­ ходимых для данного конкретного исследования, поскольку дает достаточно большой набор согласованных переменных, которые могут быть включены в качестве внешних факторов для других переменных.

Недостатки модели довольно очевидны. Точность расчетов по модели, безусловно, зависит от длины ряда переменных. Для некоторых уравнений имеет место низкая устойчивость оценок, что приводит к необходимости корректировки модели в каждом квартале.

В модели отсутствует блок расчетов для отдельных секторов экономики либо для отдельных видов деятельности в промышленности (на основе про­ изводственной функции или межотраслевого баланса).

Поскольку модель является эконометрической и исходит из предположе­ ния о сохранении в будущем сложившихся зависимостей между факторами и прогнозируемыми переменными, модель имеет низкую прогностическую способность при серьезных изменениях экономической политики и качест­ венных условий развития экономики.

Данный модельный комплекс представляет собой не прогнозы, а раз­ работки набора опережающих индикаторов, характеризирующих финансовую стабильность в РФ 6. Мониторинг индикаторов финансовой стабильнос­ ти в РФ осуществляется и публикуется в ИЭП ежеквартально начиная со II квартала 00 года. Отметим, что данный подход не имеет прямого отно­ шения к прогнозированию в том смысле, как это понимается в настоящей работе, но дает возможность получать систему индикаторов, позволяющих предсказывать финансовые кризисы в той или иной стране.

Мониторинг осуществляется на основе системы индикаторов, которые были отобраны, во­первых, на базе мирового опыта, накопленного в этой области за последние лет, идентификации индикаторов — предвестников финансовых кризисов (банковских, валютных, общих финансовых кризисов);

во­вторых, на основе приложения этого набора индикаторов к кризисным явлениям, наблюдавшимся в РФ. На основе силы сигналов, которые пода­ вали отобранные индикаторы, и периода, с которого они начинали сигна­ лизировать о приближающейся финансовой нестабильности, был построен сводный индекс финансовой стабильности, суммировавший весь набор этих индикаторов. Данный индекс в рассматриваемый период фактически не подает ложных сигналов, хотя это — очевидное следствие того, что осущест­ влялось построение данного индекса именно на этой выборке.

Индекс промышленного оптимизма является опережающим индикатором и рассчитывается на основе ежемесячных опросов предприятий ИЭП как среднее арифметическое балансов (разностей ответов) следующих показате­ лей: фактическое изменение спроса, оценка спроса, оценка запасов готовой продукции, планы изменения выпуска 8. Балансы ­го и ­го показателя очищаются от сезонного и календарного факторов.

Pages:     | 1 || 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.