WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |   ...   | 23 |

* * * Используемые на практике методы выделения структурной и конъюнктурной составляющих макроэкономических показателей имеют как преимущества, так и недостатки. Неоспоримым преимуществом описанных в работе подходов к оценке нефтегазовых доходов и вклада сектора природных ресурсов в ВВП являются простота и методическая определенность необходимых расчетов. В то же время при всей своей прозрачности эти методы не позволяют полностью учесть прямое влияние благоприятных условий торговли на темпы экономического роста в стране.

Предлагаемая нами модель выделения структурной и конъюнктурной составляющих экономического роста в России базируется на исследовании влияния благоприятной внешнеэкономической конъюнктуры на темпы экономического роста страны в долгосрочном и краткосрочном периодах. Долгосрочное влияние условий торговли на прирост ВВП имеет в качестве основы объем инвестиций, зависящий от объема ресурсов, поступающих в экономику при том или ином уровне мировых цен на нефть. Зависимость темпов экономического роста от нефтяных цен в долгосрочном периоде оценивается в коинтеграционном соотношении и в модели коррекции ошибками. Временные (краткосрочные) отклонения текущего темпа роста выпуска от стационарного обусловлены колебаниями совокупного спроса, часть из которых связана с краткосрочной динамикой цен на нефть. В этих отклонениях состоит влияние конъюнктуры мирового рынка энергоносителей на экономический рост. Для анализа этого влияния следует оценить зависимость остатков коинтеграционного соотношения между ростом ВВП и уровнем цен от прироста цен на нефть.

1 При подготовке данного раздела использованы материалы, предоставленные В.П. Носко.

Раздел.3..Анализ.динамики.структурной.

и.конъюнктурной.компонент.экономического.

роста.в.РФ.в.1999–2007.гг..

Настоящий раздел посвящен эконометрическому моделированию зависимости экономического роста от нефтяных цен в долгосрочном и краткосрочном периодах и разложению темпов роста ВВП России на структурную и конъюнктурную компоненты в период 1999–2007 гг. В частности, нами будут проанализированы используемые в расчетах данные; проведена оценка эконометрической модели влияния мировых цен на энергоносители на экономический рост в России; также будет описана процедура разложения темпов роста российского ВВП на структурную и конъюнктурную составляющие и приведена интерпретация полученных результатов разложения.

В подразделе 3.1 нами будет проведена проверка на стационарность временных рядов, используемых при оценке зависимости прироста ВВП от цен на нефть, при помощи ADF- и KPSS-тестов.

Будет показано, что по результатам этой проверки не отвергается гипотеза о том, что уровень ВВП в реальном выражении (базовый индекс, приведенный в цены I квартала 1999 г.) и уровень инвестиций в основной капитал в реальном выражении (базовый индекс, приведенный в цены I квартала 1999 г.) являются нестационарными рядами второго порядка интегрированности (I(2)), а уровень номинальной цены на нефть марки Брент (долл/барр.) – нестационарным рядом первого порядка интегрированности (I(1)). Кроме того, реальный ВВП и реальные инвестиции имеют ярко выраженную сезонность, связанную прежде всего с погодно-климатическими условиями в России, ритмичностью производственных процессов и др.

По результатам проверки стационарности используемых временных рядов в подразделе 3.2 будет предложена модель выделения структурной и конъюнктурной компонент темпов экономического роста, основанная на оценке влияния мировых цен на нефть на темпы роста ВВП РФ в долгосрочном и краткосрочном периодах. Для этого используется модель коррекции ошибками, известная как двухшаговая процедура Энгла–Грэнджера. Кроме того, применяется динамический метод наименьших квадратов, позволяющий преодолеть недостатки обычного МНК в случае его применения к небольшим выборкам.

Как будет показано в подразделе 3.2, исходным уравнением, отражающим зависимость экономического роста от нефтяных цен, является коинтеграционное соотношение между приростом ВВП в реальном выражении (в ценах I квартала 1999 г.) и уровнем номинальной цены марки Брент (долл./барр.). Из результатов оценки этого уравнения следует, что коинтеграция между зависимой и объясняющей переменной отсутствует. Подобный результат связан с несопоставимостью переменных, представленных в реальном и номинальном выражении, а также с сезонностью в ряде реального ВВП. Кроме того, в первоначальной версии коинтеграционного соотношения не учтен тот факт, что в соответствии с логикой, описанной ранее в работе (см. подраздел 2.3), в долгосрочном периоде влияние благоприятных условий внешней торговли на рост происходит посредством прироста инвестиций в производственные активы, расширяющих границу производственных возможностей.

Поэтому в дальнейшем нами будет оценен ряд уравнений модели коррекции ошибками, в которых в качестве зависимой переменной выступает ВВП в реальном выражении, а объясняемых переменных – цена на нефть в реальном исчислении в ценах I квартала 1999 г. (в нескольких вариантах, полученных при помощи различных дефляторов), а также инвестиции в основной капитал в реальном выражении (в ценах I квартала 1999 г.). Результаты всех расчетов, проведенных в подразделе 3.2, представлены в Приложениях 1–3.

В соответствии с гипотезой о зависимости темпов роста ВВП от краткосрочной динамики цен на нефть, описанной в подразделе 2.3, колебания совокупного спроса в краткосрочном периоде необязательно происходят из-за изменения уровня цен на нефть.

Соответственно в подразделе 3.2 дополнительно будет рассчитан прирост автономных инвестиций в основной капитал, который не зависит от краткосрочных колебаний нефтяных цен (т.е. существует при среднемноголетней цене на нефть). Для этого будет оценено коинтеграционное соотношение между приростом реальных инвестиций и уровнем реальной цены на нефть, из которого теоретическое значение прироста инвестиций при среднемноголетней цене представляет собой прирост автономных инвестиций.

Таким образом, в целях разложения темпов роста ВВП на структурную и конъюнктурную компоненты будет оценено коинтеграционное соотношение, описывающее долгосрочную зависимость между приростом сезонно сглаженного ВВП в реальном выражении и ценой на нефть в реальном выражении (дефлятор – реальный эффективный обменный курс рубля, REER) с учетом прироста автономных инвестиций в основной капитал. Для анализа зависимости темпов экономического роста от нефтяных цен в краткосрочной перспективе и соответственно выделения конъюнктурной компоненты прироста ВВП, обусловленной краткосрочными колебаниями нефтяных цен, нами будет произведена оценка зависимости остатков коинтеграционного соотношения, описанного выше, от прироста цен на нефть в реальном выражении.

По итогам исследования зависимости темпов роста ВВП от цен на нефть в долгосрочном и краткосрочном периодах в подразделе 3.3 нами будет проведено разложение темпов роста российского ВВП на структурную и конъюнктурную составляющие за период с 1999 по 2007 г. В подразделе 3.4 будет представлена интерпретация полученных результатов этого разложения.

3.1..Используемые.данные В данном подразделе нами будет проведена проверка на стационарность временных рядов, используемых в расчетах и включающих:

– ВВП в реальном выражении (базовый индекс, приведенный в цены I квартала 1999 г.);

– инвестиции в основной капитал в реальном выражении (базовый индекс, приведенный в цены I квартала 1999 г.), – фактическую цену на нефть марки Брент в номинальном выражении (доллары США за баррель);

Все указанные выше ряды взяты за период с I квартала 1999 г.

по I квартал 2009 г. (таким образом, размер выборки составляет наблюдение). Рассмотрим эти ряды более подробно.

В качестве зависимой переменной в коинтеграционном соотношении (10), описанном ранее (см. подраздел 2.3), используется временной ряд, характеризующий объем ВВП в реальном выражении (базовый индекс, приведенный в цены I квартала 1999 г.

230,0 220,210,200,190,180,170,160,150,140,130,120,110,100,0 ВВП в реальном выражении ( I квартал 1999 г. = 100) номинальный ВВП (в текущих рыночных ценах), млрд руб. (правая шкала) Источник: расчеты авторов по данным Росстата.

Рис. 2. Уровень ВВП в реальном (в ценах I квартала 1999 г., %) и номинальном (млрд руб. в текущих рыночных ценах) выражении, I квартал 1999 г. – I квартал 2009 г.

на основании данных Росстата) (рис. 2). Данный ряд был построен на базе реального объема ВВП, построенного в виде цепного индекса (в % к соответствующему кварталу предыдущего года) по методологии Росстата.

Далее методом спектрального анализа была определена частота исходного ряда – реального ВВП, приведенного в цены I квартала 1999 г.

Целью спектрального анализа является разложение ряда на функции синусов и косинусов различных частот для определения тех из них, появление которых особенно существенно и значимо. При этом частота – это длина волны функций синуса или косинуса, которая, как правило, выражается числом циклов (периодов) в единицу времени. Период функций синуса или косинуса определяется как продолжительность по времени полного цикла. Таким образом, период – это обратная величина к частоте.

Одним из возможных способов такого разложения является оценка линейной множественной регрессии, где зависимая пеIV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q I q I q I q I q I q I q I q I q I q I q I q II q II q II q II q II q II q II q II q II q II q III q III q III q III q III q III q III q III q III q III q ременная – наблюдаемый временной ряд, а независимые переменные или регрессоры – функции синусов всех возможных (дискретных) частот. В итоге вычисляется корреляция функций синусов и косинусов различной частоты с наблюдаемыми данными. Если найденная корреляция (значимый коэффициент при определенном синусе или косинусе) велика, то можно сделать вывод о существовании строгой периодичности на соответствующей частоте в данных. Поскольку функции синусов и косинусов независимы (или ортогональны), квадраты коэффициентов при синусах и косинусах для каждой частоты (из множественной регрессии, описанной выше) могут быть просуммированы для вычисления значений периодограммы1.

Спектральный анализ реального ВВП был проведен в SPSS.12. В результате было получено, что частота в данном ряде равна 0,25, а период соответственно 4 (см. графики периодограммы на рис. П2.2 и П2.3 в Приложении 2). Подобный результат логичен: на практике ВВП имеет 4 цикла в году в соответствии с числом кварталов, причем каждый цикл соответствует одному кварталу – для ВВП он будет равен 0,25 (т.е. четверти года). Данный вывод, который подтверждается рис. 2, будет использован в дальнейшем при анализе сезонной составляющей ряда ВВП в реальном выражении.

На рис. 3 представлены ряд реальных инвестиций в основной капитал (базовый индекс), приведенный в цены I квартала 1999 г. при помощи дефлирования по ИПЦ, а также ряд фактических инвестиций в номинальном выражении.

На рис. 4 приведен ряд, описывающий фактический уровень номинальной цены на нефть марки Брент (долл./барр.).

Ряды реального ВВП и реальных инвестиций в основной капитал имеют ярко выраженную сезонность, что является характерным свойством как ВВП, так и инвестиций в основной капитал. Сезонную составляющую по определению могут содержать только временные ряды с шагом по времени меньше года (полугодовые, квартальные, месячные и т.д.). В частности, спектральный анализ ряда ВВП в реальном выражении, проведенный 1 Значения периодограммы вычисляются по следующей формуле: Pk = синус-коэффициентk2 + косинус-коэффициентk2 * N/2, где Pk – значения периодограммы на частоте k, и N – общая длина временного ряда, для которого строится периодограмма (подробнее см. Электронный учебник Statsoft (http://portal.grsu.by/portal/UCHEBNIKI/STATIST/modules/sttimser.html#spectrum)).

900 850 100 инвестиции в основной капитал в реальном выражении (I квартал 1999 г. = 100) ном иналь ны е инв ес т иции в ос нов ной капит ал (в т еку щих ценах ), м лрд ру б. (прав ая шкала) Источник: расчеты авторов по данным Росстата.

Рис. 3...Уровень реальных (в ценах I квартала 1999 г., %) и номинальных (в текущих ценах, млрд руб.) инвестиций в основной капитал, I квартал 1999 г. – I квартал 2009 г.

130,120,110,100,90,80,70,60,50,40,30,20,10,Источник: МВФ (International Financial Statistics database, CD-ROM edition, June 2009).

Рис. 4. Фактический уровень номинальной цены на нефть (долл./барр.), I квартал 1999 г. – I квартал 2009 г.

IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q I q I q I q I q I q I q I q I q I q I q I q II q II q II q II q II q II q II q II q II q II q III q III q III q III q III q III q III q III q III q III q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q IV q I q I q I q I q I q I q I q I q I q I q I q II q II q II q II q II q II q II q II q II q II q III q III q III q III q III q III q III q III q III q III q ранее в работе, подтверждает признаки, характерные для квартального временного ряда, а именно: период этого ряда, равный 4 (количество циклов ВВП в году, соответствующее числу кварталов), и частота, равная 0,25 (каждый цикл соответствует одному кварталу, т.е. четверти года).

К причинам сезонных колебаний временных рядов ВВП и инвестиций в основной капитал можно отнести:

– погодно-климатические условия;

– ритмичность производственных процессов (сдача жилья в эксплуатацию в конце года, годовой цикл бюджетного финансирования, выплата премий по итогам года и к праздникам и пр.);

– ритмичность учебного процесса;

– периоды предпраздничной торговли и массовых отпусков и др. (см. [Бессонов, 2003, с. 18]).

В частности, в соответствии со спецификой годового планирования бюджета организаций I квартал является традиционно «мертвым» сезоном, на который приходится наименьший объем расходов, тогда как в декабре бюджетополучатели стремятся потратить предусмотренные планом, но неиспользованные в течение года остатки на своих счетах. Кроме того, применительно к отрасли строительства необходимо учитывать особенности российского климата, ввиду которых летом работы ведутся намного интенсивнее, чем зимой.

Необходимо также учитывать методологические особенности статистики, так как в целях приведения данных месячной и годовой отчетностей к временному ряду в годовом формате возникает необходимость так называемых «досчетов». Отметим, что методика «досчетов», используемая в России, в развитых странах считается некорректной, поскольку в случае ее применения возникают разрывы (скачки, ступеньки) в динамике реальных показателей1.

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |   ...   | 23 |



© 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.