Прогноз основных макроэкономических показателей на 2023 год Российской Федерации

В 2022 году экономика страны начала восстанавливаться после ковидных ограничений. Кроме того, изменилась политическая обстановка и специальная военная операция способствовала активизации всей структуры промышленности и многих видов экономической деятельности. Импортозамещение явилось приоритетным направлением развития экономики страны. Очень быстро начали перестраивать логистические цепочки и в торговых отношениях изменились базовые игроки. В 2023 году данные тренды сохранились, что в большинстве своем благоприятно отразилось на внутреннем рынке страны. Поскольку на экономическое развитие влияет огромное множество факторов, такие как мировой экономический рост/спад, курсы валют, процентная ставка на кредиты, цена на нефть и т.д., то необходимо рассчитать и спрогнозировать основные показатели по макро экономике.

Проведем математическое моделирование основных макро показателей на 2023 год для формирования объективной экономической картины. Представим прогноз основных макроэкономических показателей по РФ. Анализировались следующие показатели: валовый внутренний продукт (ВВП), ставка рефинансирования ЦБ, индексы потребительских цен на продовольственные товары, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, количество занятых в экономике, стоимость основных производственных фондов (ОПФ).

Графическая иллюстрация изменения ВВП представлена на рис. 1. Как видно из данной модели, ВВП имеет линейную зависимость. При продлении тенденций изменений на один период, данный показатель немного снижается.

Используя корреляционно-регрессионный метод прогнозирования, мы получили расчетный показатель ВВП на 2023 год - 123616 млрд. руб. Для построения регрессионного уравнения анализировались показатели за 1994-2022 годы (см. приложение 1).

с 80000

CD 60000

-20000

-40000

Годы

Рис. 1. Прогнозирование ВВП в динамике

Следующий показатель – ставка рефинансирования. Его графическая иллюстрация представлена на рис. 2. Как видно из данной модели, ставка рефинансирования имеет экспоненциальную зависимость. При продлении тенденций изменений на один период, данный показатель снижается. Поскольку данный показатель регулируется ЦБ РФ, то расчетный показатель 3,64% является лишь математическим результатом. Расчетный показатель мы получили тем же методом – корреляционно-регрессионным анализом. Для расчета были использованы данные за 1992-2022 годы (см. приложение 2).

На наш взгляд, ставка рефинансирования в перспективе не будет снижаться значительно, поэтому метод скользящей средней, используемый по тем же данным, что и для корреляционно-регрессионного анализа (с интервалом равным 3) показал более логичный результат, а именно – 7,19%.

Рис. 2. Прогнозирование ставки рефинансирования в динамике

Графическая иллюстрация изменения индекса потребительских цен на продовольственные товары представлена на рис. 3. Как видно из данной модели, индекс потребительских цен на продовольственные товары имеет степенную зависимость. При продлении тенденций изменений на один период, данный показатель снижается. Поскольку данный показатель зависит от ставки рефинансирования, от экономического роста, от политики ЦБ РФ, то расчетный показатель (95,27%) будет не реальным. Расчетный показатель мы получили методом корреляционно-регрессионного анализа. С нашей точки зрения, здесь уместнее использовать метод скользящей средней и наш прогноз - 108,41%. Для расчета были использованы данные за 1994-2022 годы (см. приложение 1).

Рис. 3. Прогнозирование индекса потребительских цен на продовольственные товары в динамике

Графическая иллюстрация изменения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы представлена на рис. 4. Как видно из данной модели, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата имеет линейную зависимость. При продлении тенденций изменений на один период, данный показатель снижается. Расчетный показатель мы получили методом корреляционно-регрессионного анализа. Для расчета были использованы данные за 1992-2022 годы (см. приложение 3). Таким образом, наш прогноз на 2023 год - 52250,8 руб.

Рис. 4. Прогнозирование среднемесячной номинальной начисленной заработной платы

Графическая иллюстрация изменения численности занятых в экономике представлена на рис. 5. Как видно из данной модели, численность занятых в экономике имеет линейную зависимость. При продлении тенденций изменений на один период, данный показатель повышается. Расчетный показатель мы получили методом корреляционно-регрессионного анализа. Для расчета были использованы данные за 1992-2022 годы (см. приложение 3).

Рис. 5. Прогнозирование количества занятых в экономике

Таким образом, наш прогноз на 2023 год – 73882,4 тыс. чел. Данные на наш взгляд завышенные. Воспроизводство населения не может иметь такие темпы роста. Поэтому мы прогнозировали данный показатель методом скользящей средней и получили прогноз на уровне 72367 тыс. чел.

Графическая иллюстрация изменения основных производственных фондов (ОПФ) представлена на рис. 6. Как видно из данной модели, основные производственные фонды имеет линейную зависимость. При продлении тенденций изменений на один период, данный показатель немного снижается. Расчетный показатель мы получили методом корреляционно-регрессионного анализа. Для расчета были использованы данные за 1992-2022 годы (см. приложение 2). Таким образом, наш прогноз на 2023 год – 311387 млрд. руб. Данные на наш взгляд заниженные. Поэтому мы прогнозировали данный показатель методом скользящей средней и получили прогноз на уровне 416911 млрд. руб.

Рис. 6 Прогнозирование основных производственных фондов в экономике Общие выводы:

В целом математический прогноз основных макроэкономических показателей свидетельствует о незначительном снижении по расчетам. При снижении валового внутреннего продукта, ставка рефинансирования снижается, индекс потребительских цен увеличивается, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата незначительно уменьшается, количество занятых в экономике незначительно снижаются, основные производственные фонды уменьшаются с небольшим темпом.

Для формирования более объективной реальности необходимо рассмотреть прогнозы мировых и российских экспертов.

Всемирный банк прогнозирует снижение ВВП России в 2023 году на 0,2%. Международный валютный фонд дает прогноз по ВВП России – увеличение 1,5% в 2023 году. Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) прогноз по ВВП России на 2023 год – снижение на 1,5% .

Министерство Экономического развития РФ прогнозирует в 2023 году увеличение более чем на 2%.

Тем не менее, острой для России остается проблема нарастающей инфляции и дефицит квалифицированных кадров, а также дефицит кадров по отдельным категориям специальностей.

Мероприятия, включающие снижение инфляции, это денежно-кредитная политика Центрального банка и бюджетно-налоговая политика государства.

В современной экономической ситуации нарисовался дефицит высококвалифицированных кадров. Существуют несколько способов сформировать и удержать высококвалифицированные кадры. Первый способ приглашать человека без опыта работы, выбирать кандидата и его обучать под потребности предприятия. Следующий способ заключается в удерживании текущих сотрудников: выплаты премии и бонусы, обеспечить возможность роста в организации, формирование корпоративной культуры, социальные бонусы для семей сотрудников, гибкие условия труда, расширение компетенции сотрудников через онлайн образование.

Еще одним вариантом решения проблемы дефицита кадров является автоматизация ручного труда и стандартизация процессов производства. Для решения вопроса профессиональной подготовки и переподготовки кадров необходимо формировать учебные планы под экономические потребности. Необходимо организовать целевую подготовку государственными учреждениями, подготовку кадров негосударственными учебными заведениями, создание учебных центров дополнительного образования.