WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 |
ВНЕШНЕТОРГОВАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ Прогнозы внешнеторговых показателей:

сравнительный анализ качественных свойств различных моделей УДК 339.977 ББК 65.23 Т 888 М.Ю. Турунцева В настоящее время существует достаточтелей России (ВВП, ИПЦ, совокупных дохоно большой набор подходов к прогнозированию дов населения, конечного потребления, экспординамики социально-экономических показатета и импорта) на 1-2 квартала вперед.

лей на основе как строгих формальных метоВ Институте народнохозяйственного продов, так и обобщения субъективных экспертгнозирования (ИНП РАН) для целей кратко-, ных оценок. Дэвид Хендри1 предлагает следусредне- и долгосрочного прогнозирования разющую типологизацию основных методов макработана система, в основе которая находится роэкономического прогнозирования:

годовая межотраслевая модель экономики Рос- Предположение, догадка (guessing, сии – RIM (Russian Interindustry Model), позво“rules of thumbs”, “informal models”);

ляющая, в том числе, получать годовые прогнозы показателей экспорта в дальнее зарубе- Экспертные оценки (expert judgment)2;

жье, экспорта в ближнее зарубежье, импорта - Экстраполирование (extrapolation);

из дальнего зарубежья и импорта из ближнего - Опережающие индикаторы (leading зарубежья.

indicators);

Вторая модель системы – QUMMIR - Опросы (surveys);

(Quarter Macroeconomic Model of Interactions for Russia) – представляет собой квартальную - Модели временных рядов (time-series макроэкономическую модель российской экоmodels);

номики5, основной целью которой является по- Эконометрические системы (econoстроение сценарных годовых прогнозных расmetric systems).

четов на краткосрочную и среднесрочную (до В России наиболее популярны методы про5 лет) перспективу. Среди основных блоков гнозирования макроэкономических показатемодели, которая содержит более 500 переменлей, основанные на использовании эконометриных и около 100 регрессионных уравнений, есть ческих моделей (системы эконометрических блок внешней торговли.

уравнений, модели временных рядов), консенКонсенсус-прогнозы Центра развития и сус–прогнозы (построенные с использованием Национального исследовательского универэкспертных оценок) и опережающие индикатоситета – Высшей школы экономики6 строятры3. Рассмотрим основные модельные компся ежеквартально на основе экспертных оцелексы, используемые для прогнозирования понок, в результате чего публикуются новые казателей внешней торговли в России.

прогнозы 17 социально-экономических покаТак, показатели экспорта во все страны и зателей, в том числе показателей экспорта, импорта из всех стран прогнозируются в моимпорта, торгового сальдо, на текущий и следели Центрального экономико-математическодующий годы и их изменения по сравнению го института (ЦЭМИ)4, являющейся структурс прошлым прогнозом. По аналогичному круной эконометрической моделью, состоящей из гу показателей ежеквартально публикует го6 уравнений. Модель позволяет получать продовые прогнозы Экономическая экспертная гнозы основных макроэкономических показагруппа7.

2 () 2011 ВНЕШНЕТОРГОВАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В Институте экономической политики им. В качестве основных критериев качества Е.Т. Гайдара для прогнозных расчетов исполь- прогнозов моделей ИЭП используются станзуются 2 модельных комплекса: комплекс крат- дартные простейшие статистики качества прокосрочных прогнозных расчетов на основе мо- гнозов (МАЕ, МАРЕ, RMSE), рассчитанные делей временных рядов, о котором будет ска- для всего массива прогнозных данных, т.е. для зано ниже, и среднесрочная макроэкономичес- всех 108 точек. Полученные таким образом кая модель российской экономики8, являющей- статистики качества прогнозов, построенных ся основной моделью, разработанной в ИЭП. по моделям временных рядов и по структурПри помощи данной модели ежеквартально на ным моделям сравнивались с аналогичными основе квартальных данных рассчитываются статистиками, рассчитанными для наивных сценарные прогнозные значения основных мак- прогнозов, наивных сезонных прогнозов и для роэкономических показателей, в том числе эк- прогнозов, рассчитанных как скользящее средспорта во все страны и импорта из всех нее10. Поскольку различные характеристики кастран. Горизонт прогнозирования модели со- чества прогнозов в данном случае дают одиставляет 3 года. наковые результаты мы приводим в таблицах лишь значения средней абсолютной процентТаким образом, можно говорить о том, что ной ошибки (МАРЕ)11.

для прогнозирования показателей внешней торговли в Российской Федерации наиболее час- Для всего массива данных, состоящего из то используются эконометрические методы 108 точек, с использованием теста знаковпрогнозирования. Основной проблемой, возни- была проверена гипотеза об отсутствии знакающей при попытке сравнить качество полу- чимых различий между прогнозами, полученчаемых по различным моделям прогнозов, яв- ными по моделям ИЭП, и альтернативными методами прогнозирования (наивными прогноляется то, что горизонты прогнозирования и зами, наивными сезонными прогнозами, скольчастотность прогнозирования (месяц, квартал, зящим средним), что позволило получить отгод) у различных моделей не совпадают, что вет на вопрос о значимом отличии прогнозов делает их несопоставимыми.

ИЭП от прогнозов, полученных на основе аль*** тернативных методов прогнозирования (см.

Как уже отмечалось выше, Институт экоПриложения 4, 5).

номической политики им. Е.Т.Гайдара на проПростейшие статистики качества прогнотяжении 7 лет публикует «Бюллетень модельзов (МАЕ, МАРЕ, RMSE) рассчитывались как ных расчетов краткосрочных прогнозов социдля всего массива имеющихся данных, так и ально-экономических показателей РФ»9, вклюдля различных подмассивов исходного массичающий ежемесячные прогнозы примерно ва данных, а именно:

показателей социально-экономического разви- для каждого отдельного «Бюллетеня» тия Российской Федерации. В число прогнози(см. Приложение 1). То есть оценивалось средруемых переменных входят также ряды поканее качество прогнозов, построенных в данный зателей внешнеэкономической деятельности конкретный месяц, на период 1–6 месяцев впе(объемы экспорта во все страны, экспорта в ред (среднее значение по 6 прогнозируемым в страны вне СНГ, импорта из всех стран и имданный момент времени точкам, всего 18 маспорта из стран вне СНГ). Прогнозные значесивов по 6 точек);

ния рассчитываются на основе моделей вре- отдельно оценивалось качество прогноменных рядов (ARIMA–моделей) и структурных эконометрических уравнений (SM–моде- зов на 1 (2, …, 6) месяцев вперед (см. Приложение 2). То есть из каждого «Бюллетеня» был лей). В данной работе для оценки качества взят прогноз на 1 (2,…, 6) месяц вперед и были рассчитываемых прогнозных значений испольрассчитаны простейшие статистики качества зуется массив данных с августа 2006 г. по янпрогнозов на 1 (2,…, 6) месяц вперед (всего варь 2008 г. (начиная с данных «Бюллетеня» массивов по 18 точек);

за февраль 2006 г.). Таким образом, в нашем распоряжении имеется 108 прогнозных значе- определялось качество прогнозов на ний (18 прогнозируемых месяцев (август определенный месяц (например, на декабрь г. – январь 2008 г.) по 6 значений прогнозов для 2007 г. – всего 18 массивов по 6 точек) (см.

каждого месяца).

Приложение 3).

2 () ВНЕШНЕТОРГОВАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ Все эти статистики строились для всех про- зультаты теста знаков для рассматриваемых гнозов ИЭП, а также для наивных, наивных показателей приведены в Приложениях 4, 5.

сезонных и прогнозов, рассчитанных как скольПрогнозы ИЭП показателей экспорта во все зящее среднее. Предложенная методика постраны и экспорта в страны вне СНГ на расзволила отслеживать моменты времени, когда сматриваемом интервале времени оказываютпрогнозные модели начинали работать хуже ся значимо лучше всех альтернативных мето(или, наоборот, лучше). Кроме того, данная дов прогнозирования, т.к. они обладают наиметодика позволяет сравнивать между собой меньшей абсолютной процентной ошибкой прокачество прогнозов, рассчитанных по моделям, гнозирования на рассматриваемом интервале предлагаемым различными научно-исследова- времени, которая не превышает 10%, как для тельскими и коммерческими организациями, прогнозов, рассчитанных по моделям ARIMA, при условии совпадения горизонта прогнозиро- так и для прогнозов, рассчитанных по струквания и частотности (месяц, квартал, год), что турным моделям. По результатам теста знав нашем случае является невозможным, по- ков гипотеза об отсутствии значимых различий между прогнозами ИЭП (ARIMA–прогноскольку чаще всего рассчитываются квартальзами, SM–прогнозом и среднем по двум моденые или годовые прогнозы.

лям прогнозом) и альтернативными прогнозами отвергается на уровне значимости 5% во Экспорт всех случаях. При этом средний прогноз на 5%м уровне не отличается от ARIMA–прогноза и Модельные расчеты прогнозных значений SM–прогноза.

объемов экспорта во все страны, экспорта в страны вне СНГ, импорта из всех стран и имИз альтернативных методов прогнозировапорта из стран вне СНГ получены на основе ния наилучшими характеристиками (МАРЕ) моделей временных рядов и структурных мо- обладают наивные прогнозы. Следующими по делей, оцененных на месячных данных на ин- качеству являются наивные сезонные прогнотервале с сентября 1998 г. по данным ЦБ РФ13. зы. Прогнозы показателей экспорта, рассчиВ таблице 1 представлены значения статистик танные как скользящее среднее, обладают наикачества прогнозов ИЭП внешнеторговых по- худшими характеристиками качества по сравказателей и их альтернативных прогнозов. Ре- нению со всеми остальными прогнозами.

Таблица Средняя абсолютная процентная ошибка прогнозирования (МАРЕ) внешнеторговых показателей (весь массив данных, 108 точек) Экспорт во Экспорт в Импорт из Импорт из все страны страны вне СНГ всех стран стран вне СНГ Прогнозы ИЭП ARIMA SM ARIMA ARIMA SM ARIMA 9,6% 9,0% 10,0% 9,1% 6,4% 6,6% Наивные прогнозы 13,1% 13,0% 19,0% 19,8% Наивные сезонные прогнозы 15,4% 14,5% 26,4% 27,2% Скользящее среднее 16,0% 15,4% 25,0% 25,7% 2 () 2011 ВНЕШНЕТОРГОВАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В Приложении 1 в таблицах 1.1 и 1.2. при- согласовывается с результатами многих исслеведены результаты расчетов простейших ста- дований, в которых отмечается, что увеличетистик качества прогнозов показателя экспор- ние горизонта прогнозирования ведет к ухудта во все страны («экспорт, всего») и экспорта шению качества прогнозов.

во все страны СНГ отдельных «Бюллетеней» Немного иначе ведут себя прогнозы покас июля 2006 г. по август 2007 г. Как видно из зателя экспорта в страны вне СНГ (см. Притаблицы 1.1, на интервале июль – октябрь ложение 2, таблицу 2.2). Так, наименьшая средг. средняя абсолютная процентная ошибка проняя абсолютная ошибка прогнозирования имегнозирования показателя экспорта во все страет место для прогнозов на 1 шаг вперед (8,5%).

ны по ARIMA и SM–моделям колебалась межНачиная с прогнозов на 3 шага вперед, МАРЕ ду 8,5 и 11,3%. Начиная с ноября 2006 г. МАРЕ уже превышает 10%-ный уровень и достигает «Бюллетеней» стала снижаться (минимальное максимума при прогнозировании на 4 шага значение МАРЕ достигается в марте 2007 г. и (10,9%), а потом чуть снижается при прогноравно 3,9%), т.е. используемая для прогнозизировании на 5 и 6 месяцев (10,4% и 10,2%, рования модель14 стала лучше работать, присоответственно).

чем ARIMA–модель показывает лучшие реЕсли рассматривать качество прогнозов зультаты по сравнению с SM–моделью. Затем значений показателей экспорта во все страны в мае 2007 г. средняя абсолютная процентная для конкретного месяца (см. Приложение 3, ошибка прогнозирования по ARIMA–модели таблицу 3.1), для обеих моделей МАРЕ пререзко увеличивается и продолжает расти вышает 10%ный уровень при прогнозировании вплоть до августа 2007 г. (17,7%). При этом значений августа 2006 г., января, февраля, оксредняя абсолютная ошибка прогнозирования тября–декабря 2007 г. и января 2008 г. Припо SM–модели в этот период для Бюллетеней чем, если до сентября 2007 г. включительно, ниже и часто не превышает 10%. Отметим, что ARIMA–прогнозы почти всегда обладают лучдля отдельных Бюллетеней качество некотошими качественными характеристиками по рых альтернативных методов прогнозирования сравнению с SM–прогнозами, то начиная с ококазывается лучше по сравнению с прогнозатября 2007 г. и по январь 2008 г. МАРЕ прогноми ИЭП, но как было показано выше, на всем зов, построенным по структурным моделям, в массиве данных прогнозы ИЭП оказываются 1,5–2 раза меньше средней абсолютной прозначимо лучше всех альтернативных методов центной ошибки ARIMA–прогнозов.

прогнозирования.

Средняя абсолютная процентная ошибка Похожую динамику качества Бюллетеней прогнозирования показателя экспорта в страимеют и прогнозы показателя экспорта в страны вне СНГ (см. Приложение 2, таблицу 3.2) ны вне СНГ (Приложение 1, табл. 1.1). В напревышает 10% при прогнозировании значений чале и конце рассматриваемого интервала каданного показателя в январе–феврале 2007 г., чество получаемых прогнозов хуже, чем в сеа также на интервале с октября 2007 г. по янредине, причем начиная с мая 2007 г. средняя варь 2008 г. Причем также как и для прогноабсолютная ошибка прогнозирования достигазов показателя экспорта во все страны на инет 10,8% и увеличивается до 18% в августе тервале с октября 2007 г. по январь 2008 г. на2007 г.

блюдается резкое ухудшение качества прогноПрогнозы показателя экспорта во все стразов по сравнению с предыдущими месяцами.

ны на 1,2,3 и 4 месяца вперед, полученные по Отметим, что для всех показателей экспорта структурным моделям, оказываются лучше по альтернативные прогнозы значений для янвакачеству, чем ARIMA–прогнозы (см. Прилоря и февраля 2007 г. оказываются лучше прожение 2, таблицу 2.1). Но при этом ARIMA– гнозов ИЭП, причем, в некоторых случаях супрогнозы на 5 и 6 месяцев вперед лучше, чем щественно лучше.

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.