Прогноз основных макроэкономических показателей на 2023 год Российской Федерации

В 2021 году экономика Российской Федерации продемонстрировала тенденцию к восстановлению и росту. Пост ковидный год дал возможность вернуть прежние объёмы торговли и производства.

Важными факторами, влияющими на экономический вектор развития экономик России, являются темпы экономического роста развитых и развивающихся стран, цена на нефть, ставка рефинансирования и курсы валют внутри страны. В 2022 году к вышеперечисленным факторам добавился 17

геополитический фактор, который очень масштабно оказал свое влияние на экономическое развитие. В результате страна развивалась под влиянием огромного количества санкций, ограничений и была вынуждена глобально трансформировать структуру промышленности и торговли.

В нашей статье мы спрогнозировали макроэкономические показатели методом скользящей средней и методом корреляционно-регрессионного анализа. Далее сопоставим полученные прогнозные данные с прогнозами экспертов из других стран и прогнозами соотечественников. Анализировались следующие показатели: валовый внутренний продукт (ВВП), ключевая ставка ЦБ, индексы потребительских цен на продовольственные товары, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, количество занятых в экономике, стоимость основных производственных фондов (ОПФ).

Таблица 1

Прогноз основных показателей методом скользящей средней

Показатели	2021	2022 прогноз	2023 прогноз
ВВП, млрд. руб.	131015	115741,3	117908
Ключевая ставка, проценты	6,32	5,96	5,51
Индексы потребительских цен на продовольственные товары, проценты	108,39	105,43	106,24
Среднемесячная        номинальная начисленная зарплата, рублей	57244	52154,3	53583,4
Количество занятых в экономике, тыс. чел.	72500	71678	71593
Стоимость               основных производственных фондов, млрд. руб.	380514	366465	372043

По данным таблицы 1 видно, что при прогнозировании ВВП на 2022 и 2023 годы методом скользящей средней, этот показатель незначительно уменьшается в 2022 году и плавно растет в 2023 году. Ключевая ставка в 2022 году и в 2023 году незначительно снижается. Индексы потребительских цен на продовольственные товары в 2022 году по прогнозу снижается, а в 2023 незначительно увеличивается. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата в 2022 году по прогнозу снижается, а в 2023 году также имеет тенденцию к снижению. Количество занятых в экономике по прогнозу уменьшается незначительно, а стоимость основных производственных фондов снижается в 2022 году и в 2023 тенденция к снижению, но при этом уровня 2021 года не достигается.

Для верификации результатов прогноза мы произвели расчет методом корреляционно-регрессионного анализа. Результаты расчета представлены в таблице 2. На рис. 1-6 представлена функциональная зависимость макропоказателей от временной переменной.

Таблица 2

Прогноз основных показателей методом регрессионного анализа

Показатели	2021	2022 прогноз	2023 прогноз
ВВП, млрд. руб.	131015	113646,7	118399
Ключевая ставка, проценты	6,32	3,60	3,23
Индексы потребительских цен на продовольственные товары, проценты	108,39	95,62	94,82
Среднемесячная номинальная начисленная зарплата, рублей	57244	48084,6	50026,2
Количество занятых в экономике, тыс. чел.	72500	73489,91	73816,52
Стоимость основных производственных фондов, млн. руб.	380514	270524	281679

По данным таблицы 2 видно, что при прогнозировании ВВП на 2022 и 2023 годы методом корреляционно-регрессионного анализа, этот показатель незначительно уменьшается в 2022 и 2023 годах. Ключевая ставка должна значительно снизиться. Индексы потребительских цен на продовольственные товары значительно уменьшаться, и с точки зрения логических экономических пропорций не является адекватным. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата по прогнозам должна снизиться. Количество занятых в экономике постепенно увеличиваются, а стоимость основных производственных фондов значительно снижаются по расчетам.

Если сравнить два прогноза, то можно сделать вывод. По основным показателям прогнозируется незначительный спад. Кроме того, экономическая ситуация во многих сран мира аналогичная. И общий экономический спад в мире однозначно влияет на ситуацию в нашей стране (это отражается на экспорте и импорте, на курсах валют и общих экономических трендов развития).

Далее представлены графики зависимости корреляционно-регрессионного анализа по основным показателям макроэкономики.

Рис. 1. Прогнозирование ВВП в динамике

При продлении линейного тренда ВВП, показатель стремиться к незначительному снижению. Функция зависимости у=4752,3*х-24170 (рис. 1). Такая тенденция обусловлена скачкообразным изменением ВВП в последние десять лет. Кризис 2008 года, затем замедление темпа роста в 2014 и в 2015 годах. И снижение ВВП в 2020 году.

Рис. 2. Прогнозирование индекса цен в динамике

Индекс цен стремиться к снижению. Функция зависимости индекса цен от периода времени у=220,99*х^(-0.249) (рис. 2). Несмотря на то, что в 2014 и 2015 году был зафиксирован достаточно высокий уровень инфляции, общий тренд стремится к уменьшению данного показателя. Это результат регулирования макроэкономической политики Центрального Банка РФ.

Рис. 3. Прогнозирование заработной платы в динамике

При продлении линейного тренда заработной платы, показатель стремиться к незначительному снижению. Функция зависимости у=1941,6*х-12105 (рис.3). Такая ситуация обусловлена общим спадом в экономике в 2008 году и в 2014-2015 годах. Также необходимо учесть, что мы прогнозировали заработную плату в номинальном выражении. Реальные же доходы также имеют тенденцию к уменьшению.

i 70000 s

)S 60000

о 50000

VO

Q. 40000

“ 30000

20000 s о 10000

Годы

Рис.4. Прогнозирование количества рабочей силы в динамике

Количество рабочей силы стремиться к незначительному увеличению. Функция зависимости количества рабочей силы от периода времени у=326,61*х+63365 (рис.4). Такая линия тренда обусловлена постоянным ростом количества занятых в экономике за последние двадцать лет реформ.

Рис. 5. Прогнозирование ключевой ставки в динамике

При продлении линейного тренда ключевой ставки, показатель стремиться к уменьшению. Функция зависимости у=99,544*e^(-0,107*x) (рис. 5). Данный показатель регулируется Центральным Банком РФ. Политика Банка РФ пока направлена на снижение данного показателя, что является логичным развитием ситуации для экономической системы.

Стоимость ОПФ стремиться к незначительному снижению. Функция зависимости стоимости ОПФ от периода времени у=11155*x-75281 (рис. 6). Такой прогноз обусловлен незначительным увеличением данного показателя за 1992-2000 года.

Рис. 6. Прогнозирование стоимость ОПФ в динамике

И постепенным ростом его с 2000 года по 2016 годы. Общая тенденция положительная - вовлекается все большее количество основных производственных фондов.

Прогноз на основе математических подходов, будет не лишним добавить прогнозом мировых экспертов для объективной оценки экономической ситуации (таблица 3).

Таблица 3

Прогнозы развития экономики РФ экспертами

Эксперт	Прогнозы на 2023 год
МВФ	Рост ВВП России -2,3%
ОЭСР	Рост ВВП России -4,1%
Всемирный банк	Рост ВВП России -2,0%
Moody's	Рост ВВП России -3%
Минэкономразвития РФ:	Рост ВВП России -0,7%
ВШЭ	Рост ВВП России -0,4%

Итак, можно сделать следующие выводы по основным прогнозам развития. Большинство мировых экспертов сходятся во мнении, что в 2022 году ожидаются отрицательные значения по показателю ВВП по сравнению с 2020 и 2021 годом. Минэкономразвития РФ прогнозирует снижение на уровне -0,7% в базовом варианте. Некоторые зарубежные эксперты прогнозируют спад на уровне -2% -2,5%.

В 2022 году актуализировалась проблема импортозамещения и развития отечественных информационных технологий. Предприятиям и организациям предстоит огромная работа по реструктуризации своей деятельности для снижения зависимости от импорта или полный отказ от ввозимых товаров и услуг. Для активизации функционирования промышленного сектора необходимо продолжать работу в области льготного налогообложения в особых экономических зонах. С целью роста российских информационных технологий нужно создавать аналоги зарубежных товаров и услуг. Особенно важно мотивировать молодые кадры в сфере разработки робототехники, искусственного интеллекта, программных продуктов, электроники, облачных сервисов и т.д.

Кроме того, необходимо формировать социальную политику поддержки тех категорий граждан, которые в данный переходный период оказались в крайне сложном положении.