Вопросы экономики и управления международный научный журнал 5 (07) / 2016
жүктеу/скачать 2,46 Mb. Pdf көрінісі
|
j econ44 ch1
| t —
численность безработных в году t; N t — общая численность населения в году t; IN t — инвестиции в основной капитал на душу на- селения в году t; VRPN t — валовой региональный продукт на душу населения в году t; DOHN t — доходы на душу на- селения в году t; PLUN t — платные услуги на душу насе- ления в году t; ORTN t — оборот розничной торговли на душу населения в году t; BDN t — бюджетные доходы на душу населения в году t; NPN t — налоговые поступления на душу населения в году t, Q t — удельный вес налоговых поступлений в ВРП в году t; UD t — уровень дотацион- ности консолидированного бюджета в году t. При этом управляющими параметрами в модели явля- ются инвестиции в основной капитал, промышленность и в сельское хозяйство. После расчета показателей на основе представленной модели были рассмотрены раз- личные сценария стратегического развития Республики Дагестан на период до 2020 г.: инерционный, инвести- ционный, инновационный и композиционный. Преиму- щество данной модели в том, что она учитывает специ- фические свойства региона и позволяет прогнозировать на несколько лет вперед, а также дает возможность рас- смотреть различные сценария стратегического развития. Однако стоит отметить, что в данной статье некорректно были применены теоретические основы эконометриче- ского моделирования: в модели присутствуют одновре- менно линейная и степенная зависимости. Стоит выделить еще один класс моделей, относящиеся к первому типу, векторная авторегрессия (VAR) [2, c. 1590–1595; 20]. В статье [2, c. 1590–1595] Суханова Е. И., Шир- наева С. Ю. представляют результаты построения модели векторной авторегрессии (VAR-модель) и прогнозные значения показателей, характеризующих стабилизаци- онные процессы, которые наблюдаются в российской экономики. Основные показатели, используемые в мо- дели, следующие: индекс промышленного производства, общая численность безработных, чистый экспорт, ин- декс потребительских цен, начисленная среднемесячная заработная плата, инвестиции в основной капитал. При этом период оценивания был выбран с 1999 г. по 2014 г., месячные данные. Моделирование осуществлялось в эконометрическом пакете EViews. Также в работе был проведен сравнительный анализ полученной модели с ранее разработанной эконометрической моделью ис- следования стабилизационных процессов экономики России, представленной в виде системы одновременных Эк ономиче ская т еория 5 уравнений (СОУ). Эндогенными переменными в СОУ выступают все рассмотренные показатели, которые были учтены в VAR-модели. В результате были сделаны выводы, что прогнозные значения, найденные по век- торной авторегрессии, ближе к фактическим, чем про- гнозы, полученные на основе системы одновременных уравнений. В работе [3] продемонстрирована методология и ре- зультаты применения расширенной VAR-модели для 14 основных макроэкономических показателей, характе- ризующих экономику РФ. Моделирование осуществля- лось на интервале с 1 квартала 2000 г. по 3 квартал 2013 г. Адекватность оцененной байесовской авторегресси- онной модели проверялось на основе анализа импуль- сных откликов, рекурсивного безусловного прогнозиро- вания и контрафактических симуляций. В результате был сделан вывод, что данный эконометрический инструмен- тарий применим для российской экономики. Однако ав- торы отмечают: предложенная модель не является окон- чательной и оптимальной версией, она в процессе будет преобразована с помощью добавления новых пере- менных, что позволит исследовать все стороны эконо- мической сферы страны и выявить новые взаимосвязи. Модель векторной авторегрессии и ее модификации являются эффективными инструментами прогнозиро- вания, способные находить прогнозы на краткосрочную перспективу, и учитывать влияния лаговых значений и факторов на динамику основных показателей экономики. Ко второму типу можно отнести множество экономе- трических моделей, которые в свою очередь условно раз- деляются на два типа: 1) модели, в которых анализируются только предыдущие временные значения экономического показателя без учета влияния экзогенных переменных и определя- ются прогнозные значения, например, модели вре- менных рядов ARIMA, представленные в работе [4, с. 2–17], с помощью которых были получены прогно- зные значения основных макроэкономических пока- зателей экономики РФ. Расчеты осуществлялись на месячных данных с сентября 1998 г. по декабрь 2012 г., источником послужил ЦБ РФ. В данных моделях был учтен мировой кризис 2008 г. Основные анализи- руемые показатели следующие: промышленное про- изводство (индекс промышленного производства), розничный товарооборот, инвестиции в основной капитал, внешнеторговые показатели (объемы экспорта и импорта), индекс потребительских цен и индексы цен производителей, индексы транспортных тарифов на грузовые перевозки, денежные показа- тели (денежная база), международные резервы РФ, валютные курсы, показатели уровня жизни насе- ления (реальная заработная плата, реальный распо- лагаемый денежный доход), показатели численности занятого в экономике населения, общая численность безработных. Исследование представлено в два этапа. На первом осуществлялся предварительный анализ временных рядов на основе исследования коррело- грамм, проведения теста Дики — Фуллера, а также тестирование на наличия структурных сдвигов с по- мощью критериев Перрона и Зивота — Эндрюса. На втором происходила оценка моделей и нахождение прогнозных значений. Стоит отметить, что прогнози- рование по данным моделям осуществляется только на краткосрочную перспективу и не учитывается вли- яние факторов. 2) модели, учитывающие влияние факторов на дина- мику того или иного макроэкономического показа- теля. Так, к последним относятся ряд следующих эко- нометрических моделей и методов: a) коинтеграционный анализ и модели коррекции ошиб- ками [5 c. 243–266; 6 c. 85–111]; b) пространственные модели [7, c. 164–180]; c) панельный анализ [8 c. 187–191]. Дмитриев А. С., Шугаль Н. Б. в работе [5, c. 243– 266] рассмотрели влияние факторов на основные ком- поненты ВВП РФ: потребление населения, инвестиции в основной капитал, параметры внешней торговли, с по- мощью построения коинтеграционных соотношений и моделей коррекции ошибками (ECM). Для разработки моделей были выбраны месячные данные с 1999 г. по 2004 г. Предварительно все временные ряды были ис- следованы на стационарность с помощью расширенного теста Дикки — Фуллера (ADF-тест) и теста Квятков- ского — Филлипса — Шмидта — Шина (KPSS). По- строение ECM осуществлялось на основе двухшаговой процедуры Энгла — Грэнджера. Все полученные мо- дели были проверены на адекватность. После оделиро- вания отдельных компонент ВВП была построена объ- единенная модель реального и внешнего сектора в виде системы уравнений. Данная модель позволила выявить основные факторы, влияющие на изменение темпов экономического роста, и рассмотреть сценария развития будущего состояния экономики страны. Айвазян С. А., Бродский Б. Е. в работе [6, c. 85–11] рассматривают влияние факторов на важнейшие пока- затели, относящиеся к основным секторам экономики РФ (экспортно-ориентированный, естественные моно- полии, газовая отрасль, внутренне-ориентированный сектор). Для этого разрабатывают коинтеграционные со- отношения и модели коррекции ошибками (ECM). Оце- нивание осуществляется с использованием квартальных данных с 1995 г. по 2005 г. Модель российской эконо- мики содержит 64 регрессионных и коинтеграционных уравнения, включает 17 балансовых соотношений. Она позволяет проанализировать воздействие внешних «шоков» и основных параметров экономической поли- тики на конъюнктуру экономики страны, а также разра- ботать сценария развития на будущую перспективу. Демидова в своей работе [7, c. 164–180] исполь- зует дезагрегированные модели пространственной эко- нометрики для выявления взаимосвязи в экономиче- ском развитии регионов западной и восточной России. Для каждого региона разрабатывается модель эконо- мики на основе трех индикаторов: уровень безработицы, реальные заработные платы, валовой региональный продукт и осуществляется проверка наличия простран- ственных эффектов. В результате исследования был по- лучен вывод, что в России существует асимметричное |