WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 22 |
Институт экономики переходного периода Научные труды № 135 Р М. Турунцева, Т. Киблицкая Качественные свойства различных подходов к прогнозированию социально-экономических показателей РФ ИЭПП Москва 2010 г.

УДК [316.4+338.27](470+571)(066) ББК 60.524.19я54+65.9(2Рос)-05я54 Турунцева, Марина Юрьевна Т88 Качественные свойства различных подходов к прогнозированию социально-экономических показателей РФ / М. Турунцева, Т.

Киблицкая - М. : ИЭПП, 2010. - 148 с. : ил. - (Научные труды / Ин-т экономики переходного периода; № 135P). - ISBN 978-5-93255-286-5.

I. Киблицкая, Татьяна Рашитовна.

Агентство CIP РГБ Правительственными, коммерческими и научно-исследовательскими организациями в настоящее время публикуется много кратко-, средне- и долгосрочных прогнозов. При этом потребители данной информации, как правило, не знают, каким образом получен тот или иной прогноз. В результате при принятии решения о том, какому прогнозу доверять больше, потребители не могут использовать информацию о применяемых методиках прогнозирования. В работе предлагается подход, который позволяет при помощи достаточно простых методов проводить сравнительный анализ качества прогнозов, полученных по различным моделям. Разделы 1–3 подготовлены М. Турунцевой, приложения – Т. Киблицкой, М. Турунцевой.

M. Turuntseva, T. Kiblitskaya Qualitative Specifics of Various Approaches to the Estimates of the RF Socio-Economic Indicators Government, business R&D organizations are currently publishing many short-, medium- and long-term forecasts. Herewith, the consumers of such information, as a rule are not aware of the way the estimates were made. As a result, when making a choice, which forecast should the most trustful, the consumers cannot proceed from the method of forecasting. The paper proposes an approach that allows, using fairly simple methods to conduct a comparative analysis of the quality of estimates obtained by different models.

JEL Classification: С12, С13, С16, С51, С52.

Настоящее издание подготовлено по материалам исследовательского проекта Института экономики переходного периода, выполненного в рамках гранта, предоставленного Агентством международного развития США.

УДК [316.4+338.27](470+571)(066) ББК 60.524.19я54+65.9(2Рос)-05яISBN 978-5-93255-286-© Институт экономики переходного периода, Содержание Введение.......................................................................................................1. Обзор моделей, используемых для прогнозирования в России............................................................1.1. Эконометрическая модель экономики России Центрального экономико-математического института РАН.................1.2. Модель Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП)......................................1.3. Ежеквартальный прогноз индикаторов экономики России Института народнохозяйственного прогнозирования РАН.................1.4. Квартальный бюллетень консенсус-прогнозов Центра развития......................................................................................1.5. Квартальный бюллетень Центра анализа данных ГУ–ВШЭ.......1.6. Прогнозы экономической экспертной группы..............................1.7. Модели Министерства экономического развития России и Центрального банка России...................................................1.8. Банки, инвестиционные компании.................................................1.9. Модельные прогнозы Института экономики переходного периода (ИЭПП)..........................2. Методы сравнительной оценки качества прогнозов различных моделей................................................................................2.1. Простейшие методы оценки качества прогнозов..........................2.2. Тесты на отсутствие значимых различий между прогнозами.....3. Сравнение качества Бюллетеня модельных расчетов краткосрочных прогнозов социально-экономических показателей РФ и альтернативных методов прогнозирования.....................................................................................3.1. Методика сравнительного анализа прогнозов ИЭПП и альтернативных прогнозов..................................................................3.2. Результаты сравнительного анализа качества прогнозов ИЭПП и прогнозов, полученных альтернативными методами.......................3.3. Анализ качества прогнозов Института народнохозяйственного прогнозирования РАН.................Заключение...............................................................................................Список литературы................................................................................Приложение 1. Показатели качества прогнозов каждого отдельного бюллетеня.................................................................Приложение 2. Качество прогнозов в зависимости от удаленности момента прогнозирования от прогнозируемого значения.......................Приложение 3. Качество прогнозов, построенных для определенного месяца...............................................................................Приложение 4. Результаты теста знаков на отсутствие значимости различий прогнозов, полученных по моделям ИЭПП и при помощи альтернативных методов прогнозирования....................Приложение 5. Показатели качества прогнозов ИНХП и соответствующих наивных прогнозов каждого отдельного выпуска..........................Введение При сравнении качества прогнозов, получаемых по различным моделям, как правило, используют стандартные статистики, являющиеся характеристиками этого качества: квадратный корень из средней квадратичной ошибки прогнозирования, средняя абсолютная ошибка прогнозирования, средняя абсолютная процентная ошибка прогнозирования.

Одним из главных недостатков использования данных статистик является отсутствие возможности ответить на вопрос о наличии значимых различий между полученными прогнозами. То есть, используя эти статистики, исследователь может сказать, какая из рассмотренных моделей лучше, а какая хуже по своим прогнозным свойствам с точки зрения каждого критерия. Но он не может сказать, являются ли данные различия статистически значимыми. При этом очевидно, что ответ на вопрос о статистически значимом различии прогнозов, построенных на основе различных моделей, является важным.

В настоящее время правительственными, коммерческими и научно-исследовательскими организациями публикуется довольно много кратко-, средне- и долгосрочных прогнозов. При этом используемые для прогнозирования методы нередко остаются за кадром, т.е. потребители данной информации, как правило, не знают, каким образом получен тот или иной прогноз. В результате при принятии решения о том, какому прогнозу доверять больше, потребители не могут использовать информацию о применяемых методиках прогнозирования (например, о теоретических предпосылках, закладываемых в модель, о методах оценивания параметров модели и др.).

Очевидно, что вынести окончательное суждение о качестве прогноза той или иной модели можно только после получения фактических статистических данных. Однако наличие информации о самой модели могло бы помочь при выборе прогноза, поскольку выбор в пользу того или иного прогноза осуществляется до того, как публикуются реальные данные.

При отсутствии информации о прогнозных моделях актуальной становится проблема разработки методики анализа качества прогнозов, полученных по различным моделям. Более того, даже если прогнозная модель известна, разработка системного подхода к анализу прогнозного качества различных моделей не теряет своей актуальности. В настоящей работе предлагается подход, который позволяет при помощи достаточно простых методов проводить сравнительный анализ качества прогнозов различных моделей.

В разделе 1 приведен обзор моделей, используемых в России для целей прогнозирования. Во 2-м разделе дан обзор простейших статистик качества прогнозов (подраздел 2.1), а также описан ряд тестов, позволяющих проверить гипотезу об отсутствии значимых различий между прогнозами, полученными по различным моделям (подраздел 2.2). В 3-м разделе описаны методика сравнительного анализа качества прогнозов, ежемесячно публикуемых Институтом экономики переходного периода в Бюллетене модельных расчетов краткосрочных прогнозов социальноэкономических показателей РФ, и различных альтернативных методов прогнозирования (подраздел 3.1), а также результаты этого анализа (подраздел 3.2).

1. Обзор моделей, используемых для прогнозирования в России Прежде чем перейти к краткому обзору моделей, используемых в России для целей прогнозирования, необходимо отметить, что достаточно сложно найти какие-либо материалы о таких моделях, поскольку исследовательские центры очень неохотно раскрывают соответствующую информацию. Как правило, мы имеем дело лишь с результатом использования таких моделей – прогнозами тех или иных показателей развития российской экономики, а сами модели в некотором смысле «остаются за кадром». Есть модели, достаточно четко описанные в соответствующих публикациях. О некоторых моделях создается впечатление, что они описаны достаточно подробно, но при анализе возникают вопросы, касающиеся спецификации данной модели, и их гораздо больше, чем ответов. О большинстве же моделей нет практически никакой информации.

Остановимся на описании моделей, информация о которых представлена в открытых публикациях.

1.1. Эконометрическая модель экономики России Центрального экономико-математического института РАНСреди всех моделей, о которых есть открытая информация и которые будут нами рассмотрены, эта модель является самой простой. Модель Центрального экономико-математического института (ЦЭМИ) – это небольшая, состоящая из 6 уравнений, структурная эконометрическая 1 http://server1.data.cemi.rssi.ru/GRAF/Notice.htm 1. ОБЗОР МОДЕЛЕЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ...

модель, представленная системой одновременных уравнений. Модель оценивается на квартальных данных, начиная с IV квартала 1994 г. Все данные, входящие в модель, представлены в логарифмическом виде, измерены в долларах по состоянию на конец рассматриваемого квартала, за исключением обменного курса доллара к рублю – используется среднее значение за квартал. Прогнозные значения экзогенных переменных, входящих в модель, получены на основе несезонной модели Холта–Винтерса.

Прогнозируются следующие эндогенные показатели:

– валовой внутренний продукт (млрд руб.1). Данный показатель объясняется такими факторами, как инвестиции в основной капитал, взятые с лагом 4; обслуживание государственного долга, взятое с лагом 2; ВВП (с лагом 1); первая разность курса доллара к рублю; фиктивная переменная, принимающая значение 0 для наблюдений до III квартала 1998 г. включительно и равная 1 для наблюдений, начиная с IV квартала 1998 г.;

– индекс потребительских цен (% к предыдущему периоду), который зависит от курса доллара, взятого с лагом 1; цены на нефть (с лагом 1) и фиктивной переменной, принимающей значение 0 для наблюдений до III квартала 1998 г. включительно и равной 1 для наблюдений, начиная с IV квартала 1998 г.;

– совокупные доходы населения (млрд руб.), зависящие от ВВП; совокупных доходов населения, взятых с лагом 1; государственных социальных расходов; фиктивной переменной, принимающей значение 0 для наблюдений до III квартала 1998 г. включительно и равной 1 для наблюдений, начиная с IV квартала 1998 г.;

– конечное потребление (млрд руб.). В качестве объясняющих переменных взяты: ИПЦ; ВВП; импорт; совокупные доходы населения; конечное потребление (с лагом 1); фиктивная переменная, принимающая значение 0 для наблюдений до III квартала 1998 г. включительно и равная 1 для наблюдений, начиная с IV квартала 1998 г.;

– экспорт (млрд долл.). Объясняющие переменные: курс доллара к рублю; ВВП (с лагом 1); показатель экспорта, взятый с лагом 1; средневзвешенные экспортные тарифы; фиктивная переменная, принимающая значение 0 для наблюдений до III квартала 1998 г. включительно и равная 1 для наблюдений, начиная с IV квартала 1998 г.;

– импорт (млрд долл. США), зависящий от ИПЦ; ВВП; показателя импорта (с лагом 1); показателя экспорта; фиктивной переменной, прини1 Приведены те единицы измерения рассматриваемых показателей, в которых получен итоговый прогноз.

1.2. МОДЕЛЬ ЦЕНТРА МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА...

мающей значение 0 для наблюдений до III квартала 1998 г. включительно и равной 1 для наблюдений, начиная с IV квартала 1998 г.

Недостаток модели состоит в том, что она не учитывает сезонность, хотя данные, очевидно, имеют сезонный характер. Отметим, что на сайте ЦЭМИ предусмотрена возможность самостоятельной работы с данной моделью: можно изменять значения экзогенных переменных и получать прогнозы.

1.2. Модель Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП) Из презентации Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, опубликованной на сайте Центра в 2003 г.1, можно сделать вывод о том, что в ЦМАКП разработана прогнозная модель, состоящая из трех блоков2.

– Блок 1: краткосрочная помесячная модель мониторинга и прогнозирования экономической динамики (модель А). В данном блоке на основе моделей временных рядов рассчитываются краткосрочные прогнозы российских социально-экономических 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: балансово-эконометрическая квартальная модель развития экономики на среднесрочный период (модель В), которая содержит около 90 эконометрических уравнений, 250 балансовых соотношений и более 400 переменных3. 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, ресурсов покрытия конечного спроса, структуры доходов, валовых сбережений и инвестиций. Отличие этой модели от многих других в том, что на этом этапе проводится проверка результатов модели В на 1 http://www.forecast.ru/mainframe.asp 2 Отметим, что база входящих данных состоит из 18 блоков и 1083 временных рядов.

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

1. ОБЗОР МОДЕЛЕЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ...

сбалансированность (хотя процедура проверки не описывается в доступной нам публикации), а также строятся прогнозные балансы СНС.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 22 |



© 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.