Эконометрическое моделирование российской экономики

Эконометрическое моделирование экономики России является одним из самых современных методов прогнозирования сложных систем. Оно должно учитывать особенности строения российской экономики, которая включает в себя 4 основных блока:

• 1)    экспортно–ориентированную отрасль, экспортирующую продукцию на внешний рынок (добыча и переработка таких природных ископаемых, как уголь, нефть, торф, а также производство черной и цветной металлургии, вырубка леса);

• 2)    газовая отрасль;

• 3)    естественные монополии (электроэнергетика и ж/д перевозки);

• 4)    внутренне-ориентированные отрасли, предназначенные для обслуживания национального рынка (машиностроение, пищевая орасль, ЖКХ, агропромышленный комплекс, транспорт) [2].

Итак, на первоначальном этапе анализа выявляют основные факторы, оказывающие наибольшее влияние на динамику макроэкономических показателей. Позднее их включают в эконометрическую модель в качестве объясняющих переменных. Эндогенными или зависимыми переменными (макроэкономическими показателями) могут быть, ВВП, экспорт/импорт, инфляция, доходы населения, конечное потребление и т.д. Экзогенными или независимыми переменными могут быть инвестиции, цены на нефть, курс доллара США, государственные социальные расходы, тарифы на экспорт [4].

Проанализируем, как повлияли на уровень ВВП РФ инвестиции и цены на нефть за период 2000-2017 гг. на основе построения двухфакторной эконометрической модели вида y = ^в 0 ^{+ в} 1 х ^{1 + в} 2 х ² . Данные для анализа представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Уровень ВВП РФ в зависимости от инвестиций и цен на нефть за период 2000-2017 гг.

На основании данных таблицы 1 построим двухфакторную регрессионную модель и использованием инструмента «Регрессия»:

у=4203,016+0,006Х 1 -168,165Х 2

Таким образом, коэффициент ^в 1 =0,006 положителен и означает, что при увеличении объема инвестиций на 1 млрд.руб. происходит увеличение объема ВВП РФ на 0,006 млрд.руб. Коэффициент ^в 2 =-168,165 отрицателен, то есть при росте цен на нефть на 1 долл.США за баррель произойдет снижение уровня ВВП на 168,165 млрд.руб.

Построенная модель достаточно точна, так как коэффициент детерминации для нее составляет R2=0,993, то есть 99,3% вариации ВВП обусловлено влиянием инвестиций и цены на нефть и 100%–99,3%=0,7% влиянием прочих неучтенных в модели факторов.

В ходе эконометрического моделирования нужно обязательно проверить значимость уравнения регрессии и его коэффициентов [3]. Для проверки значимости уравнения регрессии используют F– критерий Фишера. В нашем случае расчетное значение Фишера составляет 1063,152. Его сравнивают с табличным значением на определенном уровне значимости (1%, 5% и т.д.). Так, при уровне значимости в 5% табличное значение составит 3,68, то есть 1063,152>3,68 и уравнение регрессии значимо.

Значимость коэффициентов регрессии проверяем с использованием t-критерия Стьюдента. В нашем случае t–статистики уже посчитаны в Excel и составляют t β0 =2,63, t β1 =31,47 и t β2 =-4,56. Их сравниваем с табличным значение на уровне значимости 5%, которое составляет 2,13. Так как │t βi │>2,13, то все коэффициенты уравнения значимы.

Таким образом, построенное уравнение можно с успехом использовать для построения как точечного, так и интервального прогноза.

При моделировании российской экономики следует учитывать нестационарность некоторых динамических рядов и, как следствие, невозможность применения метода наименьших квадратов, особенно при анализе 1990–х гг. Также немаловажен сезонный характер макроэкономических индикаторов и влияние финансовых кризисов. В связи с этим целесообразно вводить в модель фиктивные переменные, корректирующие негативное влияние кризисов на точность построения моделей [5].

На втором этапе анализа необходимо провести оптимальный отбор показателей из каждого сектора экономики таким образом, что интерпретация результативного признака была максимально полной. Так, например, для экспортно–ориентированного сектора характерна цель максимизации прибыли за счет продажи сырьевых и топливно–энергетических ресурсов, которые всегда будут пользоваться спросом, так как часть продукции будет реализована на внешнем рынке по мировым ценам, а другая продается на внутреннем рынке в твердой валюте [1]. При этом рост мировых цен на экспортную продукцию приведен к росту реального выпуска экспортно–ориентированного сектора. В то же время налоги, в частности ЕСН, НДС отрицательно влияют на выпуск, то есть с их увеличением происходит снижение темпов производства и т.д.

Для сектора промышленного производства наиболее значимыми оказываются влияния обменного курса доллара, которая в свою очередь формируется под влиянием мировых цен на нефть. Также немаловажны факторы тарифов на электроэнергию, реальных инвестиций в основной капитал и налогообложение.

Таким образом, используя эконометрическое моделирование российской экономики можно построить различные сценарии прогнозов на краткосрочную и среднесрочную перспективы. При этом необходимо учитывать изменение таких экономических компонентов, как систему рыночных цен и индексов физического объема производства.