WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 |
Институт экономики переходного периода 125993, Россия, Москва, Газетный переулок д. 5 Тел./ факс 629 6596, www.iet.ru Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов социальноэкономических показателей РФ Январь 2006 года М. Турунцева, А. Юдин, А. Бузаев, А. Евтифьева, С. Ковбасюк, А. Палий, Д. Четвериков, Е. Щербакова © Институт экономики переходного периода (www.iet.ru) Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов социально-экономических показателей РФ. Январь 2006 года В этом выпуске:

Предисловие ко всем выпускам.............................................................................................. 3 Промышленное производство и розничный товарооборот................................................. 6 Промышленное производство............................................................................... 6 Розничный товарооборот....................................................................................... 7 Инвестиции в основной капитал............................................................................................. 8 Внешнеторговые показатели................................................................................................... 8 Динамика цен............................................................................................................................ 9 Индексы потребительских цен и индексы цен производителей........................ 9 Динамика стоимости минимального набора продуктов питания.................... 11 Индексы транспортных тарифов на грузовые перевозки................................. 11 Динамика цен на некоторые виды сырья на мировом рынке........................... 12 Денежные показатели............................................................................................................ 13 Золотовалютные резервы...................................................................................................... 14 Валютные курсы..................................................................................................................... Показатели уровня жизни населения................................................................................... Показатели численности занятого в экономике населения и общей численности безработных............................................................................................................................ Приложение. Графики временных рядов экономических показателей РФ: фактические и прогнозные значения.......................................................................................................... Институт экономики переходного периода (www.iet.ru) Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов социально-экономических показателей РФ. Январь 2006 года Предисловие ко всем выпускам В данном бюллетене представлены расчеты значений различных экономических показателей Российской Федерации в феврале-апреле 2006 г., построенные на основе моделей временных рядов, разработанных в результате исследований, проводимых в течение последних нескольких лет в ИЭПП1. Использованный метод прогнозирования относится к группе формальных или статистических методов. Иными словами, полученные значения не являются выражением мнения или экспертной оценки исследователя, а представляют собой расчеты будущих значений конкретного экономического показателя, выполненные на основе формальных моделей временных рядов ARIMA(p, d, q) с учетом существующего тренда и, в некоторых случаях, его значимых изменений. Представляемые прогнозы имеют инерционный характер, поскольку соответствующие модели учитывают динамику данных до момента построения прогноза и особенно сильно зависят от тенденций, характерных для временного ряда в период непосредственно предшествующий интервалу времени, для которого строится прогноз. Данные оценки будущих значений экономических показателей Российской Федерации могут быть использованы для поддержки принятия решений, касающихся экономической политики, при условии, что общие тенденции, наблюдаемые до момента, в который строится прогноз для каждого конкретного показателя, не изменятся, то есть в будущем не произойдет серьезных шоков или изменения сложившихся долгосрочных тенденций.

Несмотря на наличие значительного объема данных, относящихся к периоду до кризиса 1998 г., анализ и построение моделей для прогнозирования производилось лишь на временном интервале после августа 1998 г. Это обусловлено результатами предыдущих исследований2, одним из основных выводов которых является то, что учет данных докризисного периода в большинстве случаев ухудшает качество прогнозов.

Оценка моделей рассматриваемых экономических показателей проводилась по стандартным методикам анализа временных рядов. На первом шаге анализировались кореллограммы исследуемых рядов и их первых разностей с целью определения максимального количества запаздывающих значений, которые необходимо включать в спецификацию модели. Затем, исходя из результатов анализа кореллограмм, все ряды тестировались на слабую стационарность (или стационарность около тренда) при помощи теста Дикки-Фуллера. В некоторых случаях проводилось тестирование рядов на стационарность около сегментированного тренда при помощи тестов на эндогенные структурные сдвиги Перрона или Зивота-Эндрюса3.

После разделения рядов на слабостационарные, стационарные около тренда, стационарные около тренда со структурным сдвигом либо стационарные в разностях, для каждого из них были оценены соответствующие его типу модели (в уровнях, а если См., например, Энтов Р.М., Дробышевский, В.П. Носко С.М., Юдин А.Д. Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей. М., ИЭПП, 2001; Р.М.Энтов, В.П.Носко, А.Д.Юдин, П.А.Кадочников, С.С.Пономаренко. Проблемы прогнозирования некоторых макроэкономических показателей. М., ИЭПП, 2002; В. Носко, А. Бузаев, П. Кадочников, С.

Пономаренко. Анализ прогнозных свойств структурных моделей и моделей с включением результатов опросов предприятий. М., ИЭПП, 2003.

Там же См.: Perron, P. Further Evidence on Breaking Trend Functions in Macroeconomic Variables, Journal of Econometrics, 1997, 80, pp. 355-385; Zivot, E. and D.W.K. Andrews. Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock, and Unit-Root Hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, 1992, 10, pp. 251- Институт экономики переходного периода (www.iet.ru) Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов социально-экономических показателей РФ. Январь 2006 года необходимо, то и с включением тренда либо сегментированного тренда, либо в разностях). На основе информационных критериев Акаике и Шварца, а также свойств остатков моделей (отсутствие автокоррелированности, гомоскедастичность, нормальность) и качества ретропрогнозов, полученных по этим моделям, выбиралась лучшая. Расчеты прогнозных значений проводились по лучшей модели, построенной для каждого экономического показателя.

Кроме того, в Бюллетене на основе разработанных в ИЭПП моделей представлены расчеты будущих значений месячных показателей ИПЦ, объемов импорта из всех стран и экспорта во все страны на основе структурных моделей (SM).

Прогнозные значения, полученные на основе структурных моделей, в ряде случаев, могут давать лучшие результаты по сравнению с ARIMA-моделями, поскольку при их построении используется дополнительная информация о динамике экзогенных переменных. Помимо этого включение структурных прогнозов в построение усредненных прогнозов (т.е. прогнозов, полученных как среднее значение по нескольким моделям) может способствовать уточнению прогнозных значений.

При моделировании динамики индекса потребительских цен использовались теоретические гипотезы, вытекающие из денежной теории. В качестве объясняющих переменных применялись: предложение денег, объем выпуска, динамика номинального обменного курса рубля к доллару, характеризующая динамику альтернативной стоимости хранения денег. Также в модель для индекса потребительских цен включался индекс цен в электроэнергетике т.к. этот показатель в значительной степени определяет динамику затрат производителей.

В качестве основного показателя, который может оказывать влияние на величину экспорта и импорта, следует отметить реальный обменный курс, изменение которого приводит к изменению относительной стоимости отечественных и импортных товаров.

Однако в эконометрических моделях его влияние оказывается незначимым. Наиболее существенными факторами, определяющими динамику экспорта, являются мировые цены на экспортируемые ресурсы, в особенности цены на нефть: повышение цены приводит к увеличению экспорта товара. В качестве характеристики относительной конкурентоспособности российских товаров используется уровень доходов населения в экономике (стоимость рабочей силы). Для учета сезонных колебаний экспорта введены фиктивные переменные D12 и D01, равные единице в декабре и январе соответственно и нулю в остальные периоды. На динамику импорта оказывают влияние доходы населения и предприятий, увеличение которых вызывает увеличение спроса на все товары, включая импортные. Характеристикой доходов населения являются реальные располагаемые денежные доходы; показателем доходов предприятий является индекс промышленного производства.

Необходимые для построения прогнозов на основе структурных моделей прогнозные значения объясняющих переменных рассчитывались на основе моделей ARIMA(p,d,q).

В работе также представлены расчеты значений индексов промышленного производства, индекса цен производителей и показателя общей численности безработных, рассчитанные с использованием результатов конъюнктурных опросов ИЭПП. Эмпирические исследования показывают4, что использование рядов конъюнктурных опросов в прогностических моделях в качестве объясняющих См., например: В. Носко, А. Бузаев, П. Кадочников, С. Пономаренко. Анализ прогнозных свойств структурных моделей и моделей с включением результатов опросов предприятий. М., ИЭПП, 2003.

Институт экономики переходного периода (www.iet.ru) Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов социально-экономических показателей РФ. Январь 2006 года переменных5 в среднем улучшает точность прогноза. Расчеты будущих значений этих показателей проводились на основе ADL–моделей (с добавлением сезонных авторегрессионных запаздываний).

Все расчеты проводились с использованием эконометрического пакета Eviews.

5 В качестве объясняющих переменных использованы следующие ряды конъюнктурных опросов:

текущие/ожидаемые изменение производства, ожидаемые изменения платежеспособного спроса, текущие/ожидаемые изменения цен и ожидаемое изменение занятости.

Институт экономики переходного периода (www.iet.ru) Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов социально-экономических показателей РФ. Январь 2006 года Промышленное производство и розничный товарооборот Промышленное производство Для построения прогноза были использованы ряды месячных данных базисных индексов промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ (ЦЭК) за период с октября 1998 по декабрь 2005 г. (значение января 1993 г. принято за 100%) на основе моделей класса ARIMA. Прогнозные значения индекса промышленного производства ЦЭК, а также индекса промышленного производства6 Федеральной службы государственной статистики (ФСГС) рассчитываются, кроме того, с использованием результатов конъюнктурных опросов (КО)7.

Полученные результаты представлены в таблице 1.

Таблица Результаты расчетов прогнозных значений индексов промышленного производства8, (%) Прогнозируемые темпы прироста к соответствующему месяцу предшествующего года Февраль 2006 8.6 6.4 6.5 11.8 14.1 6.3 15.7 2.2 2.7 0.9 7.7 0.Март 2006 7.3 7.1 6.2 3.8 11.1 4.4 12.2 2.0 1.1 -0.5 6.1 -1.Апрель 2006 7.3 6.7 6.8 7.4 3.7 4.6 11.5 2.4 3.6 2.7 5.9 -1.Справочно: фактические темпы прироста 2005 г. к соответствующему месяцу 2004 г.

Февраль 2005 1.2 5.1 2.2 1.7 -1.0 -1.1 1.7 1.6 -3.2 3.5 -9.Март 2005 1.8 3.7 5.5 -0.3 -1.5 2.9 3.9 2.0 -0.6 1.2 -9.Апрель 2005 0.3 4.8 2.5 -3.7 -1.5 0.9 2.3 -1.6 0.5 4.3 -7.Примечание: на интервале с октября 1998 по декабрь 2005 г. ряды индексов промышленного производства по промышленности в целом, машиностроению и металлообработки, химической и нефтехимической промышленности, промышленности строительных материалов, цветной металлургии, лесной и деревообрабатывающей промышленности и пищевой промышленности являются стационарными около тренда с выраженной сезонной компонентой (за исключением ряда по промышленности в целом). Ряды индексов промышленного производства черной металлургии, топливно-энергетического комплекса и легкой промышленности идентифицированы как процессы, являющиеся стационарными в первых разностях, причем индекс промышленного производства топливно-энергетического комплекса содержит сезонную составляющую.

С января 2005 г. ФСГС прекратила расчет индекса промышленного производства ОКОНХ и перешла к новой системе ОКВЭД. Ряд индекса промышленного производства ОКВЭД доступен с января 1999 г. по ноябрь 2005 г.

Модели построены на интервалах с января 1999 по декабрь 2005 г. для индекса промышленного производства ЦЭК и с января 1999 по ноябрь 2004 г. для индекса промышленного производства ФСГС.

Отметим, что для построения прогнозов использованы так называемые «сырые» индексы (без сезонной и календарной корректировки), поэтому в большинстве моделей учитывается наличие сезонности, и, как следствие, полученные результаты отражают сезонную динамику рядов.

Институт экономики переходного периода (www.iet.ru) Месяц Легкая пром-ть пром-ть пром-ть Пищевая комплекс (ЦЭК, КО) материалов (ФСГС, КО) Лесная, деревоХимическая и (ЦЭК, ARIMA) промышленность обрабатывающая и нефтехимическая металлообработка Машиностроение и целлюлозно-бумажная Черная металлургия Цветная металлургия Пром-ть строительных Промышленность-всего Промышленность-всего Промышленность-всего Топливно-энергетический Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов социально-экономических показателей РФ. Январь 2006 года Как видно из таблицы 1, средний9 прирост индекса промышленного производства в первом квартале 2006 г. по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года в целом по промышленности прогнозируется на уровне 7,3% (для индекса промышленного производства ФСГС данный показатель составляет 6,5%).

Аналогичные показатели для черной и цветной металлургии составляют, соответственно, 7,7% и 2,5%. Прогнозируется рост в пищевой и химической и нефтехимической промышленности: 6,6% и 5,1%, соответственно, а также в промышленности строительных материалов и топливно-энергетическом комплексе:

Pages:     || 2 | 3 | 4 |



© 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.