Вопросы экономики и управления международный научный журнал 5 (07) / 2016



Pdf көрінісі
бет10/95
Дата02.02.2023
өлшемі2,46 Mb.
#64778
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   ...   95
Байланысты:
j econ44 ch1

t — 
численность 
безработных в году tN
t — 
общая численность населения 
в году tIN
t — 
инвестиции в основной капитал на душу на-
селения в году tVRPN
t — 
валовой региональный продукт 
на душу населения в году tDOHN
t — 
доходы на душу на-
селения в году tPLUN
t — 
платные услуги на душу насе-
ления в году t; ORTN
t — 
оборот розничной торговли на 
душу населения в году tBDN
t — 
бюджетные доходы на 
душу населения в году tNPN
t — 
налоговые поступления 
на душу населения в году tQ
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 




Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   ...   95




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет