Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Факультет экономических наук

Образовательная программа «Экономика»

БАКАЛАВРСКАЯ ВЫПУСКНАЯ РАБОТА

МЕХАНИЗМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ В РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКЕ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ

Вахрушев Андрей Андреевич

Москва 2019 г.

Оглавление

инвестиция рост экономический

• Введение
• 1. Цель работы
• 2. Основная часть
• 2.1 Описание структуры модели
• 2.2 Обзор литературы
• 2.3 Обработка данных
• 2.4 Построение модели
• 2.4.1 Инвестиции за счет собственных средств
• 2.4.2 Инвестиции за счет привлеченных средств
• 2.4.3 Валовое накопление основного капитала
• 2.4.4 Валовой внутренний продукт
• 2.4.5 Итоговая модель
• 2.5 Инерционное прогнозирование
• Заключение
• Список используемых источников
• Приложение


Введение

Важность исследования

Определение механизмов формирования инвестиций, а также оценка их влияния на экономический рост являются важными предметами исследования в рамках анализа российской экономики. Экономическая конъюнктура России является уникальным и в то же время достаточно сложным объектом для изучения. Для определения и прогнозирования векторов развития экономики в ближайшем будущем необходимо правильно оценить как инвестиционную активность экономических агентов, так и инвестиционный потенциал источников финансирования капитальных расходов.

В работе рассматривается развитие российской экономики начиная с принципов формирования инвестиционной активности и заканчивая определением экономического роста. В качестве отправной точки для исследования используется структура инвестиций в основной капитал по источникам финансирования. Для анализа экономического роста использован подход моделирования ВВП через модифицированную производственную функцию. В качестве модификации заданный подход включает декомпозицию компоненты капитала по целям инвестирования, которые более подробно будут описаны в основной части исследования.

Также в работе предприняты шаги по решению основных проблем изучения инвестиций в российской экономике. Во-первых, достаточно значимой является проблема оценки инвестиций на фоне неоднородности данных и непостоянства структуры российской экономики. Природа указанной проблемы несет определенные ограничения для исследования:

1. Низкое число периодов наблюдения из-за небольшой по продолжительности истории существования экономики.

2. Недостаточное качество данных по причине изменчивости методологии их учета и трудностях в сборе.

В связи с этим необходима точная и качественная оценка объема инвестиций в экономике, поэтому проблема неоднородности в работе решена с помощью поиска унифицированных по методологии учета данных за максимально доступное количество периодов.

Во-вторых, осуществлены шаги по решению проблемы влияния инвестиций на валовой внутренний продукт (ВВП) при оценке экономического роста. Данная проблема значима, так как исследование и оценка инвестиций должны проходить в неразрывном логическом соответствии с анализом экономики и охватывать следующие моменты:

1. Определение значимости инвестиций в ходе осуществления декомпозиции экономического роста.

2. Выявление основных источников инвестиций, наиболее сильно влияющих на экономику.

Для уменьшения значимости указанной проблемы в исследовании проведена работа по декомпозиции компоненты капитала на ключевые элементы исходя из логики структуры инвестиций по источникам финансирования, а также приведено обоснование предложенной декомпозиции.



1. Цель работы

Выявление факторов, определяющих объем инвестиций в российской экономике, оценка степени их влияния и связь с экономическим ростом.

Основные задачи

1. Исследование подходов, методов и принципов моделирования инвестиций.

2. Сбор и обработка данных, проведение работы по удалению неоднородности.

3. Построение модели формирования инвестиций.

4. Построение модели валового внутреннего продукта исходя из механизмов формирования инвестиций.

5. Прогнозирование объемов инвестиций и сценарный анализ их влияния на экономический рост.

Новизна исследования

Настоящая работа является новым продуктом при проведении анализа инвестиций и экономического роста, так как предлагает собственные методологии и более прикладной формат взаимодействия с данными. Основные преимущества исследования заключаются в следующих модификациях:

1. Декомпозиция компоненты капитала при построении производственной функции на два элемента: приращение капитала в экономике и направление капитала в загрузку текущей инфраструктуры в течение каждого изучаемого периода, -- что позволит учесть весь объем капитала в экономическом росте.

2. Создание гибкой модели и применение общедоступной формы представления сведений из официальных источников статистики, что упростит изменение данных для оценки и прогнозирования, а также сможет повысить удобство использования модели внешним пользователем.

Ценность исследования

Результаты работы могут быть использованы при проведении анализа текущего состояния российской экономики, выявлении ее наиболее уязвимых мест и прогнозировании дальнейшего развития, а также при решении макроэкономических задач, связанных с разработкой экономической политики.



2. Основная часть

2.1 Описание структуры модели

Основной целью работы является построение модели формирования инвестиций и оценка их влияния на экономический рост. В процессе выполнения поставленной цели необходимо корректно декомпозировать ВВП на основные компоненты: капитал и труд.

Компонента капитала является главным предметом исследования и предлагает интересный вопрос для дискуссии, так как не может быть как представлена, так и учтена только в определенном и единственно верном варианте. В текущей работе в качестве компоненты капитала используется декомпозированное валовое накопление основного капитала (ВНОК), которое представляет из себя инвестиции в основной капитал с корректировкой на неденежный прирост. Инвестиции в основной капитал - это величина расходов в экономике, направленных на увеличение объемов основных фондов. Указанный показатель смоделирован через ключевые элементы структуры инвестиций по источникам финансирования.

Продуктом настоящего исследования станет модель, которую можно разложить на два основных уровня: построение модели валового накопления основного капитала - нижний уровень модели, построение модели ВВП через модифицированную производственную функцию - верхний уровень модели.

Верхний уровень модели - ВВП

Как было уже отмечено, ВВП можно представить в виде двух компонент: труд и капитал. При построении модели необходимо удовлетворить следующим требованиям, чтобы качественно подобрать описательные показатели для данных компонент. Во-первых, показатель может представляться только количественно. Во-вторых, учет показателя должен быть унифицированным из года в год и быть прозрачным для понимания.

В процессе декомпозиции ВВП труд представлен количеством занятого населения в экономике. Капитал описывается через валовое накопление основного капитала. В ходе работы рассматривается также и влияние инвестиций на экономический рост, в связи с этим ключевым элементом модификации производственной функции ВВП является позиция о том, что валовое накопление основного капитала по своему назначению можно разделить на два основных направления использования. Первое направление - это приращение капитала в экономике: строительство новых зданий, заводов, сооружений и т. д. Второе направление - это использование капитала для загрузки текущих мощностей. Во втором направлении не создаются новые продукты капитала, однако средства используются на поддержание существующей инфраструктуры, тем самым вносят свой вклад в ВВП и, что самое важное, могут быть не учтены в компоненте капитала, так как были понесены в течение периода.

Диаграмма 1. Декомпозиция ВВП на основные элементы

Нижний уровень модели - ВНОК

Валовое накопление основного капитала можно описать через инвестиции в основной капитал с поправкой на неденежный прирост. Иллюстрирующим примером расхождения значений между показателями может являться естественное увеличение рогатого скота, которое учитывается в валовом накоплении основного капитала и не учитывается в инвестициях в основной капитал, так как не является расходами на приобретение капитала.

Для моделирования формирования инвестиций в основной капитал предлагается использование структуры инвестиций по источникам финансирования. Указанный выбор обладает двумя основными преимуществами. Во-первых, хорошая интерпретация: разложение расходов на инвестиции можно описать через присвоение их определенным экономическим агентам. Во-вторых, объем сведений: данные по структуре инвестиций доступны с 2005 года по 2018 год поквартально с единой методологией учета основных статей, что является хорошим объемом при изучении экономики России.

Инвестиции в основной капитал можно разделить на инвестиции за счет собственных средств и инвестиции за счет привлеченных средств. Предлагается оценка собственных средств через оценку прибыли, остающейся в распоряжении компаний, и амортизации. Привлеченные средства описываются через кредитные, бюджетные и прочие инвестиции. Кредитные инвестиции включают кредиты локальных и иностранных банков, а также заемные средства других организаций. Бюджетные инвестиции включают затраты на увеличение или создание объектов капитального строительства из федерального, региональных и местных бюджетов, а также из средств внебюджетных фондов. В прочие инвестиции в основном входят средства вышестоящих организаций, средства юридических и физических лиц на долевое строительство, а также средства, полученные от выпуска облигационных займов и эмиссии акций.

В рамках декомпозиции построена регрессия для каждого элемента инвестиционной структуры. В частности, бюджетные инвестиции могут быть смоделированы с использованием структуры консолидированного бюджета Российской Федерации. Основным элементом, наиболее сильно влияющим на бюджетные инвестиции, являются расходы на социальную сферу.



Диаграмма 2. Декомпозиция капитала по источникам финансирования

Критерий качества модели

В ходе реализации исследования важно понимать, насколько качественными получаются результаты. Для этого необходимо предложить критерий, опираясь на который будут формироваться определенные выводы и приниматься соответствующие решения.

В исследовании используется метод декомпозиции показателей. По каждой единице данных существуют исторические сведения, а также смоделированы расчетные значения. В связи со спецификой исследования для текущей работы предлагается следующий критерий качества для оценки каждого показателя: средняя по периодам ошибка отклонения расчетного значения от исторического показателя, взятая по модулю.



Формула 1. Средняя ошибка для оценки качества модели

Предложенный критерий качества используется на всех этапах исследования. Для более точного определения качества ошибка рассматривается с точки зрения как квартальных, так и годовых отклонений.

Процесс определения качества общей модели разделен на два этапа проверки: ошибка при финальном моделировании ВВП и ошибка при финальном моделировании ВНОК. Критическое значение для каждого этапа проверки - 5%, применяемое либо на годовых, либо на квартальных данных.

В рамках декомпозиции инвестиций в основной капитал предложенный критерий качества используется при выборе лучшей объясняющей модели. При различиях в квартальной и годовой ошибках предпочтение отдается результатам по годовой ошибке. Критическое значение критерия, после которого необходимо изменить объясняющие переменные для конкретного случая моделирования, - 15%.

2.2 Обзор литературы

Оценка формирования инвестиций и исследование экономического роста не являются редко изучаемыми объектами анализа в мировом научном сообществе. Однако существует множество ограничений применимости текущих результатов исследований в настоящей работе. С одной стороны, методологию изучения российской экономики нельзя определять методологиями изучения зарубежных экономик ввиду неоднородности и ограниченности данных, а также непостоянства конъюнктуры рынка в России. С другой стороны, в рамках изучения экономики России было проведено небольшое количество локальных исследований, которые более детально рассматривают различные в сравнении с данной работой аспекты.

Несмотря на ограничения, существуют исследования, которые в определенной степени затрагивают основные моменты, представляющие интерес для текущей работы: формирование инвестиций, основные элементы, влияющие на инвестиции (инвестиционные драйверы), влияние инвестиций на экономический рост.

Формирование инвестиций

При исследовании формирования инвестиций необходимо использовать правильные и качественные данные. Однако, поскольку данные неоднородны, необходимо сделать правильный выбор методов обработки.

Эта проблема наблюдается в ряде исследований. Например, некоторые исследования подчеркивают важность проблемы формирования инвестиций (Воскобойников, 2012). С одной стороны, есть большая проблема со сбором данных о российской экономике. Основной причиной этого является небольшой период данных и слабое качество источников информации. С другой стороны, необходимые данные по российской экономике ограничены.

Еще одна позиция по указанному вопросу заключается в том, что существует предвзятость в оценках инвестиций в основной капитал в зависимости от информационного ресурса (Бессонов, Воскобойников, 2006). Эта предвзятость может завышать колебания инвестиций, что занижает точность анализа текущего состояния экономики. Таким образом, в динамике основных фондов российской промышленности можно обнаружить регулярные пропуски (Воскобойников, Шоломицкая 2010). Кроме того, если сравнить данные по капиталу Росстата со сведениями KLEMS, то можно наблюдать систематическое превышение данных Росстата (Бессонов, Воскобойников 2008). Это позволяет утверждать, что необходимо внимательно рассмотреть данные для анализа формирования инвестиций, что еще раз подтверждает необходимость решения проблемы неоднородности в инвестиционном моделировании.

Задача формирования инвестиций может быть решена с помощью метода, предложенного Пильником, Поспеловым и Станкевичем (2015). Предложена методика, позволяющая сглаживать сезонность. Основным преимуществом данной модели является то, что предложенный метод инвариантен к операции дефляции. Данная методика будет использована в работе для решения задачи формирования инвестиций с неоднородностью данных.

Инвестиционные драйверы

В ходе изучения данного вопроса очень важно правильно определить влияние инвестиционных составляющих на общий объем инвестиций. Этот анализ может помочь определить, какая инвестиционная стратегия внесет больший вклад в экономику. К сожалению, эта проблема недостаточно раскрыта в исследованиях инвестиционного моделирования. Как правило, при анализе динамики ВВП учитываются ключевые факторы роста. В рамках данной работы будут использованы методы разложения инвестиций на составляющие показатели. Эта методика уже зарекомендовала себя в некоторых исследованиях и показала хорошую описательную способность (Пильник, Радионов, Станкевич, 2018). Предполагается, что данная работа улучшит исследования в этой области.

Влияние инвестиций на экономический рост

В настоящей работе необходимо проанализировать влияние инвестиций на экономический рост. Одним из вариантов декомпозиции экономического роста является производственная функция. Она делит экономический рост на компоненты труда и капитала (Solow, 1957). Компонента капитала зависит от объема инвестиций в экономику. Таким образом, оценивая влияние инвестиций на капитальную составляющую, возможно оценить влияние инвестиций на экономический рост.

В другой статье декомпозиция элементов ВВП рассматривается еще глубже. Предлагается разделить каждую компоненту на небольшое количество показателей (Пильник, Радионов, Станкевич, 2018). Результатом является разложение, состоящее из нескольких комбинаций уравнений. Таким образом, данный метод более точно воспроизводит динамику зависимых показателей. Этот метод будет разработан и использован в рамках настоящей работы.



2.3 Обработка данных

Для достижения поставленной цели необходимо собирать и обрабатывать данные из надежных источников для удовлетворения критериям однородности и отсутствия сезонности.

В настоящей работе для модели используется период с 1 квартала 2005 года по 4 квартал 2017 года как максимальный промежуток времени, на котором доступны данные как вводных переменных, так и исследуемых. Используются квартальные сведения, так как они дают больший объем периодов, однако возникает проблема наличия сезонности, которую также необходимо решить в процессе обработки данных.

Для верхнего уровня модели - моделирование ВВП - используются сведения в сопоставимых ценах 2011 года, очищенные от сезонности.

Для нижнего уровня модели - моделирование ВНОК - используются данные в текущих ценах без сезонной компоненты.

В исследовании используются два основных ресурсных источника, которые обладают очевидными преимуществами:

1. Федеральная служба государственной статистики (Росстат) как главный источник официальной государственной статистики и основной источник информации в текущей работе.

2. Информационный источник Ecomod от команды сотрудников ВЦ РАН как вспомогательный ресурс информации с преимуществом в представлении агрегированных сведений.

Вводные данные и верхний уровень модели были собраны из источника Ecomod (за исключением основных средств). Нижний уровень модели, структура инвестиций в основной капитал по источникам финансирования, обработан исходя из информации Росстата.

Полученные данные были очищены от сезонной компоненты с помощью методики, предложенной в работе Пильника, Поспелова и Станкевича (2015). Настоящая методика позволяет обрабатывать сведения с возможностью их интерпретации после обработки, а также предлагает сильную процедуру по анализу российской экономики в сравнении с уже существующими методиками сглаживания сезонности: Х-11, TRAMO/SEATS. Так, предложенная методика может работать на более коротких периодах данных, учитывает эволюцию и сильную изменчивость сезонной компоненты с точки зрения как нестабильности экономики, так и изменчивости методологий учета, что и характеризует природу используемых в работе сведений.

Предложенный метод использовался для сглаживания сезонности в данных из Росстата о структуре инвестиций в основной капитал по источникам финансирования. На примере ряда инвестиций в основной капитал будет показана процедура удаления сезонной компоненты. Пример ряда с сезонностью представлен на Графике 1.

График 1. Удаление сезонности в ряде инвестиций в основной капитал, млрд руб.

Первый шаг процедуры - промежуточное сглаживание. Для получения сглаженных данных для каждого квартала используются сведения за два квартала до рассматриваемого периода и через два квартала после него. Данные мультипликативно взвешиваются, причем рассматриваемый квартал и ближайшие кварталы идут с весом 25%, а в радиусе двух кварталов - с весом 12,5%.

Формула 2. Сглаживание сезонности для конкретного периода данных

В результате изменений получается сглаженный ряд, к которому будут применены дальнейшие преобразования.

График 2. Удаление сезонности в ряде инвестиций в основной капитал, млрд руб.

Следующим шагом по каждому кварталу вычисляется среднее отклонение сглаженного значения от фактического значения с сезонностью. После чего получается среднее колебание для типичного квартала, которое нормируется и применяется для получения ряда с очищенной сезонностью.

Для ряда инвестиций в основной капитал сглаженный первый квартал года больше фактического первого квартала на 60%, второй квартал года - больше на 8%, третий квартал года - меньше на 7%, и четвертый квартал года - меньше на 38%. На Графике 3 можно наблюдать ряд сглаженных по кварталам инвестиций в основной капитал в сравнении с первоначальными фактическими данными.



График 3. Ряды инвестиций в основной капитал с сезонностью и без нее, млрд руб.

Таким же методом в текущем исследовании обработаны данные по всей структуре инвестиций в основной капитал. С целью повышения гибкости модели вводные сведения очищены от сезонности с помощью обычного способа через dummy-переменные. Также некоторые данные, полученные с Ecomod, использовались с уже удаленной сезонностью.

2.4 Построение модели

2.4.1 Инвестиции за счет собственных средств

Капитал в экономике может формироваться за счет как собственных, так и привлеченных средств. Если рассматривать собственные средства, то инвестиции могут складываться из двух показателей: прибыли, остающейся в распоряжении организаций, а также амортизации как неденежного расхода, который так же может быть использован для инвестиций. В данной работе инвестиции за счет собственных средств декомпозированы и описаны через предложенные показатели.



Диаграмма 3. Инвестиций от собственных средств в структуре модели

Модель инвестиций в основной капитал за счет собственных средств построена по фактическим сведениям показателей, направленных на инвестиции: прибыли, остающейся в распоряжении организации, и амортизации (D&A). Итогом преобразований является следующая модель, где коэффициенты перед объясняющими переменными значимы при любых адекватных уровнях (см. Приложение 3, стр. 49).

Формула 3. Модель инвестиций за счет собственных средств, млрд руб.

Результирующая модель по инвестициям за счет основных средств показывает хорошую предсказательную силу на исторических данных. Значения как годовой, так и квартальной ошибок низки и составляют соответственно 6% и 5%, что значительно ниже критического значения в 15%.

График 4. Инвестиции за счет собственных средств, млрд руб. - модель и факт

Ниже представлено раскрытие моделирования объясняющих переменных: описаны рассматриваемые показатели, проведена обработка данных на удаление сезонной компоненты, определены основные параметры выбора способов моделирования, проверена значимость показателей регрессий, а также проведена проверка качества модели с помощью критерия средней ошибки по модулю и представлено визуальное подтверждение качества объясняющих переменных.

Прибыль, остающаяся в распоряжении организаций

Прибыль в распоряжении организаций - это величина средств компании, которые могут быть направлены на улучшение и поддержание текущих капитальных мощностей. Данный показатель уже исключает объемы средств, направленные в бюджет в качестве налогов. Произведено очищение ряда от сезонности.



График 5. Прибыль в распоряжении с сезонностью и без нее, млрд руб.

Показатель прибыли, остающейся в распоряжении организаций, может быть смоделирован двумя способами.

Первый способ - моделирование через валовую прибыль и валовые смешанные доходы. В данный показатель включено агрегированное по экономике значение операционной прибыли компаний, исключены такие показатели, как закупка сырья и оплата труда наемным рабочим и не учтены налоги и выплаты по источникам собственности. Исторически доля прибыли в распоряжении организаций, направленная на инвестиции, составляла стабильно 5-7% от валовой прибыли, поэтому предложенный показатель фундаментально можно считать объясняющей переменной.

Второй способ моделирования - попытка детализации 5-7% доли в валовой прибыли по отраслям экономики. Указанный способ, к сожалению, не сможет быть качественно оценен по нескольким причинам: ограниченность в сборе данных, нестабильность экономики, большой объем вводных сведений при ограниченности в периодах анализа.

Таким образом, более верным решением станет моделирование через агрегированный показатель валовой прибыли и валовых смешанных доходов в экономике.

Формула 4. Модель прибыли в распоряжении организаций, млрд руб.

Результаты модели показывают значение ошибки на уровне 12% для квартальных данных и 10% для годовых данных, что удовлетворяет критическому уровню ошибки в размере не более 15%. Коэффициенты регрессии при объясняющей переменной значимы при любых адекватных уровнях. В дополнение, на исторической динамике модель достаточно хорошо описывает фактические значения рассматриваемого показателя (см. Приложение 3.1, стр. 50).

График 6. Прибыль в распоряжении, млрд руб. - модель и факт

Амортизация в инвестиции

Амортизация - расходы, которые учтены в отчете о прибылях и убытках организации, однако за которыми не стоит движение денежных средств. В текущем исследовании используются очищенные от сезонной компоненты данные об амортизации, используемые для инвестиций компании.



График 7. Амортизация в инвестиции с сезонностью и без нее, млрд руб.

Объясняющей переменной показателя амортизации в инвестиции могут быть сведения об основных фондах в экономике. Основные фонды в экономике - это активы длительного срока использования: инфраструктурные сооружения, здания, различное оборудование и прочее - все то, на что направлены инвестиционные средства. Именно основные фонды как объекты капитала имеют свойство амортизироваться. Статистика показателя основных фондов доступна как на Росстате, так и на Russia KLEMS. Однако с 2008 года происходит систематическое расхождение данных Росстата с данными KLEMS. Ввиду наличия сведений об основных фондах на KLEMS только до 2014 года, данные Росстата (доступны до 2017 года) используются в качестве основных.



График 8. Основные средства по Росстату и KLEMS, млрд руб.

При построении модели возможно использовать детальный подход и учитывать амортизацию основных фондов по секторам экономики, однако для упрощения без потери качества, а также для уменьшения зависимости от вводных переменных допустимо применение общего объема основных фондов в экономике. Такое предположение можно совершить по причине того, что историческая динамика амортизации основных фондов колебалась в районе 3%, а объем амортизационных средств, направленных на инвестиционные расходы равен около 0,4%.

Формула 5. Модель амортизации в инвестиции, млрд руб.

Результаты модели показывают значение ошибки на уровне 6% для квартальных данных и 4% для годовых данных, что удовлетворяет критическому уровню ошибки в размере не более 15%. Коэффициенты регрессии при объясняющей переменной значимы при любых адекватных уровнях. В дополнение, на исторической динамике модель достаточно хорошо описывает фактические значение рассматриваемого показателя (см. Приложение 3.2, стр. 51).



График 9. Амортизация в инвестиции, млрд руб. - модель и факт

2.4.2 Инвестиции за счет привлеченных средств

Помимо использования собственных средств для реализации инвестиций капитал в экономике может наращиваться с помощью привлекаемых средств от различных экономических агентов. В привлекаемые ресурсы могут входить кредиты и займы, расходы бюджета и внебюджетных фондов, а также прочие инвестиции со стороны юридических и физических лиц. Привлеченные средства - вторая ветвь нижнего уровня модели, описывающего валовое накопление основного капитала.



Диаграмма 4. Инвестиций от привлеченных средств в структуре модели

Модель инвестиций в основной капитал за счет привлеченных средств строилась на основании фактических данных за рассматриваемый период. Объясняющими переменными стали кредитные инвестиции, включающие кредиты банков и заемные средства других организаций, бюджетные инвестиции, состоящие из расходов государства на объекты капитальных вложений, а также прочие инвестиции, образованные, в основном, из средств вышестоящих организаций и расходов на долевое строительство. Продуктом проработки стала модель, в которой каждая из компонент является значимой при любом адекватном уровне (см. Приложение 4, стр. 52).

Формула 6. Модель инвестиций за счет привлеченных средств, млрд руб.

Модель инвестиций в основной капитал за счет привлеченных средств, состоящая из смоделированных рядов объясняющих компонент, показывает достаточно хорошую прогнозную силу при тестировании на исторических фактических данных. Применяя к модели предложенный критерий качества в виде средней ошибки по модулю, можно установить, что критическое значение значительно превышает квартальную и годовую ошибки, каждая из которых равна 10%. К тому же, смоделированный ряд инвестиций за счет привлеченных средств удовлетворительно повторяет историческую динамику объясняемого ряда.

График 10. Инвестиции за счет привлеченных средств, млрд руб. - модель и факт

Далее в главе представлены варианты моделирования объясняющих компонент, проведена обработка данных со сглаживанием сезонности, выбрана лучшая модель для каждого случая согласно критерию проверки качества модели, визуально показаны результаты тестов.

Кредитные инвестиции

Инвестиции в основной капитал могут быть совершены через средства по привлеченным займам. Если рассмотреть агрегированные сведения банковской системы по выданным кредитам в экономике, то получатели кредитов - это финансовые организации, коммерческие организации, некоммерческие организации и нерезиденты. Каждая из этих групп может осуществлять инвестиции в основной капитал, поэтому учитывается в процессе оценивания средств, направленных на кредитные инвестиции.

Диаграмма 5. Структура выданных кредитов

Агрегированные показатели кредитов делятся также по срокам выдачи займов. Для выделения кредитов, средства которых могут быть направлены на инвестиции, применялась логика «разделения активов на долгосрочные и краткосрочные»: займы более 1 года считались подходящими для использования в качестве инвестиций, менее 1 года - исключались из данных.

Основные группы долгосрочных займов - кредиты от 1 до 3 лет, более 3 лет и до востребования. В рамках моделирования кредитных инвестиций предложено три способа определения объясняющих переменных: зависимость от общих выданных кредитов, от долгосрочных кредитов и от основных групп (компонент) долгосрочных кредитов. Предложенные переменные смоделированы через квартальные приросты для объяснения увеличения кредитных инвестиций за период. Для сравнения с историческими данными в абсолютном значении приросты по каждой модели добавлены накопленным итогом к значению 1 квартала 2005 года как начальному периоду.

Для каждого способа моделирования построены регрессии, однако ни в одном случае не было значимых переменных кроме компоненты кредитов от 1 до 3 лет, поэтому результатом стала регрессия от единственной компоненты, где коэффициент оказался значим на уровне 5% (см. Приложение 4.1, стр. 53).

Формула 7. Модель кредитных инвестиций от кредитов 1-3 лет, млрд руб.

Указанная модель достаточно хорошо описывает исторические данные. Квартальная и годовая ошибки равны 15% и 14% соответственно и удовлетворяют критическому значению критерия качества. Также визуально можно наблюдать сглаживание расчетного значения по сравнению с фактом.



График 11. Кредиты в инвестиции - опция 1, млрд руб. - модель и факт

Для увеличения качества модели кредитных инвестиций, а также для краткосрочного прогнозирования на квартал можно воспользоваться фактом о том, что модель рассчитывает значения прироста, и использовать сведения по ближайшему прошлому периоду в качестве базового. Тем самым снизится ошибка прогноза для кварталов до 12% и для годовых значений до 4%. Тем не менее предложенная опция не используется в рамках общей модели данного исследования, так как преследует более краткосрочные цели.

График 12. Кредиты в инвестиции - опция 2, млрд руб. - модель и факт

Бюджетные инвестиции

Государственные расходы можно разделить на пять основных направлений: государственное потребление, государственные инвестиции, социальные выплаты, трансферты и проценты по обслуживанию долга. Именно государственные инвестиции представляют интерес в текущем исследовании.

Диаграмма 6. Структура консолидированного бюджета

Основным источником информации о государственных расходах в экономике является консолидированный бюджет, включающий в себя расходы федерального, региональных, а также местных бюджетов. Основные статьи расходов консолидированного бюджета можно разделить на шесть направлений. Однако его структура не содержит напрямую информацию о государственных инвестициях. Социальная политика, межбюджетные трансферты и обслуживание государственного и муниципального долга не могут быть объясняющими переменными бюджетных инвестиций, так как относятся к таким группам расходов, как социальные выплаты, трансферты и проценты по долгу соответственно. Компоненты затрат бюджета - оборона и безопасность, национальная экономика и социальная сфера, -- хоть и не являются полностью инвестиционными расходами, могут содержать и объяснять государственные инвестиции.

В связи с тем что нет направлений консолидированного бюджета, отвечающих только за инвестиционные расходы, в исследовании предлагается два способа моделирования бюджетных инвестиции: в зависимости от общих расходов консолидированного бюджета и в зависимости от компонент.

Для каждого способа моделирования были построены регрессии (см. Приложение 4.2, стр. 55). В процессе моделирования бюджетных инвестиций объясняющая переменная «общие расходы консолидированного бюджета» оказалась значимой при любых адекватных уровнях.

Формула 8. Модель зависимости бюджетных инвестиций от общих расходов, млрд руб.

При моделировании в зависимости от компонент консолидированного бюджета статьи «оборона и безопасность», а также «национальная экономика» оказывались незначимыми при оценке как вместе, так и в отдельности с социальной сферой. В связи с этим выбрана модель только с переменной «социальная сфера». В социальную сферу входят расходы на жилищно-коммунальные услуги, охрану окружающей среды, образование, культуру, здравоохранение, спорт и средства массовой информации.

Формула 9. Модель зависимости бюджетных инвестиций от расходов на социальную сферу, млрд руб.

Лучшей моделью для объяснения бюджетных инвестиций является модель с независимой переменной «социальная сфера», так как сильнее удовлетворяет требованиям по критериям качества. Так, указанная модель лучше в сравнении как по годовой ошибке, так и по квартальной: 6% и 8% против 9% и 9% соответственно у регрессии от общих бюджетных расходов. К тому же, визуально модель по расходам на социальную сферу лучше повторяет динамику исторических данных о бюджетных инвестициях.

График 13. Бюджетные инвестиции, млрд руб. - модели и факт

Прочие инвестиции

Прочие инвестиции в основной капитал - это средства, состоящие на 80-90% из средств, полученных без требования вознаграждений от вышестоящих компаний, а также средств, полученных для долевого строительства со стороны юридических и физических лиц.

Предложено два способа моделирования прочих инвестиции. Первый вариант - авторегрессия, через зависимость от значения прочих инвестиций за предыдущий квартал. Второй вариант - зависимость от прочих инвестиций за предыдущий квартал с остальными инвестициями в основной капитал (не прочими) за текущий квартал.

При построении регрессии значимые коэффициенты оказались при объясняющей переменной только в первом способе моделирования при любых уровнях значимости, в связи с этим в общей модели используется авторегрессия по прочим инвестициям (см. Приложение 4.3, стр. 57).

Формула 10. Модель прочих инвестиций - авторегрессия, млрд руб.

Модель достаточно хорошо описывает исторические данные. Если для квартальных данных средняя ошибка равна 16% по всем периодам, то годовая ошибка составляет лишь 8%, что удовлетворяет критерию качества, критическое значение которого не должно превышать 15% либо для годовой ошибки, либо для квартальной.

График 14. Прочие инвестиции, млрд руб. - модель и факт



2.4.3 Валовое накопление основного капитала

На текущем этапе построена вспомогательная часть нижнего уровня модели. Для того чтобы достроить модель валового накопления основного капитала необходимо первым шагом объединить инвестиции за счет собственных и привлеченных средств в инвестиции в основной капитал и вторым - определить зависимость валового накопления от инвестиций.

Диаграмма 7. Валовое накопление основного капитала в структуре модели

Инвестиции в основной капитал на исторической динамике получались как сумма собственных средств и привлеченных средств. В данной работе заданная зависимость оставлена неизменной.

Формула 11. Инвестиции в основной капитал, млрд руб.

Расчетные значения зависимой переменной получены через смоделированные показатели объясняющих переменных и сравнены с фактическими значениями. Как квартальная, так и годовая ошибки составили 5% и 4%, что не превышает критическое значение в 15%. Также расчетные инвестиции в основной капитал хорошо повторяют историческую динамику переменной.

График 15. Инвестиции в основной капитал, млрд руб. - модель и факт

На текущем шаге получены расчетные значения инвестиций в основной капитал. Как было отмечено ранее, валовое накопление основного капитала - расширенное понятие инвестиций с отличием на неденежный прирост основного капитала. В рамках нижнего уровня модели можно оценить ВНОК, с одной стороны, через регрессию от инвестиций и, с другой стороны, через мультипликатор.

Формула 12. Валовое накопление основного капитала - 1 способ, млрд руб.

Согласно второму способу через мультипликатор была получена следующая зависимость валового накопления.

Формула 13. Валовое накопление основного капитала - 2 способ, млрд руб.

Для каждого из способов моделирования применен критерий для сравнения качества. Для зависимости от мультипликатора средняя ошибка выполнила уровень критического критерия качества в 5% только для годового результата нижнего уровня модели. Показатели квартальной и годовой ошибки равны 6% и 5% соответственно.

Валовое накопление основного капитала, описанное через регрессию, удовлетворила требованию качества для годовой и квартальной ошибок, которые составили 5% и 4%. Именно поэтому указанный способ моделирования ВНОК использован в качестве результата нижнего уровня модели (см. Приложение 2, стр. 48).

График 16. Валовое накопление основного капитала, млрд руб. - модель и факт

Таким образом, можно отметить, что сконструированный нижний уровень модели показал достаточно хорошее качество согласно предложенному критерию, поэтому результаты данного этапа могут быть использованы для определения влияния инвестиций на ВВП.

2.4.4 Валовой внутренний продукт

Верхний уровень модели - декомпозиция ВВП. Первоначальная позиция производственной функции состоит в том, что ВВП в основном зависит от двух компонент: труда и капитала. Если компонента труда может быть описана через занятое население, то компонента капитала - через изменение основных фондов.

Формула 14. Декомпозиция ВВП на компоненты капитала и труда

Однако изменение основных фондов, отражающее прирост капитала в экономике, не полностью определяет объем капитала, созданного за период. Данный объем правильнее объяснить через валовое накопление основного капитала за определенный период, механизм формирования которого сконструирован в рамках нижнего уровня модели.

Формула 15. Декомпозиция компоненты капитала

Валовое накопление, в свою очередь, определяет как прирост капитала в экономике, так и амортизацию основных фондов, а именно, загрузку текущих мощностей, которая так же должна быть учтена в процессе оценивания модели ВВП. Именно разделение валового капитала на ВНОК в изменение основных фондов и ВНОК в загрузку мощностей определяют декомпозицию моделируемого показателя ВВП.

Формула 16. Модифицированная декомпозиция ВВП

Диаграмма 8. Декомпозиция ВВП на основные элементы

В процессе конструирования нижнего уровня модели определено совокупное валовое накопление основного капитала в экономике. Для того чтобы разделить заданный показатель на то, что идет на прирост основных фондов, а что - на загрузку текущих мощностей, можно воспользоваться Формулой 14 и историческими данными.

График 17. Разложение валового накопления основного капитала, млрд руб.

Определив валовое накопление основного капитала, используемого для изменения основных фондов, можно найти историческую загрузку текущих мощностей по фактическим сведениям о валовом накоплении и построить регрессию декомпозированного ВВП. Все коэффициенты перед объясняющими переменными являются значимыми при любых адекватных уровнях, следовательно, данную регрессию можно использовать для верхнего уровня модели совместно с результатами нижнего (см. Приложение 1, стр. 47).

Формула 17. Декомпозиция ВВП, млрд руб. (занятые - млн человек)

Валовое накопление основного капитала, полученное при расчете нижнего уровня модели, было использовано для поиска объема капитала в загрузку текущих мощностей. В результате получен ряд ВВП, близкий к исторической динамике. Вдобавок, смоделированный ряд удовлетворяет критерию качества, так как квартальная и годовая ошибки составляют 2% и 1% соответственно, что значительно ниже критического значения в 5%.

График 18. Валовой внутренний продукт, млрд руб. - модель и факт

Таким образом, можно сделать вывод о том, что верхней уровень модели сконструирован в соответствии с предложенными критериями качества и может быть использован для описания влияния инвестиций на экономический рост и ВВП.

2.4.5 Итоговая модель

Построенные верхний и нижний уровень модели показали достаточно хороший уровень описания переменных инвестиций и ВВП. В ходе осуществления финального моделирования уровень качества не превышал критическое значение в 5%, в процессе моделирования структуры инвестиций уровень ошибки составлял менее 15%. Результирующую конструкцию можно представить в виде обобщающей таблицы.

Таблица 1. Общая модель формирования инвестиций и ВВП, млрд руб.

Используя данную модель можно оценить, на сколько те или иные источники финансирования могут влиять на валовое накопление основного капитала и на ВВП в целом и какие источники сильнее всего влияют на показатели. К примеру, основным драйвером среди инвестиций за счет привлеченных средств являются инвестиции от заемных средств. Так, дополнительный рубль таких инвестиций повысит валовое накопление основного капитала на 2,21 рубля [ = 1,3 * 1,7 ], а ВВП соответственно на 8,62 рубля [ = 2,21 * (2,5 + 1,4) ].

2.5 Инерционное прогнозирование

Общая модель механизмов формирования инвестиций и их влияния на экономический рост построена. Следующим этапом работы станет прогнозирование показателей валового накопления основного капитала и валового внутреннего продукта.

Построенная модель прогнозирует период данных с 1 квартала 2005 года по 4 квартал 2017 года. На этом промежутке времени известны значения всех вводных показателей. При использовании модели проведен прогноз до 4 квартала 2019 года. Для большинства вводных показателей использовалось инерционное прогнозирование по тем периодам, сведения по которым еще не известны. Для прогнозирования бюджетных инвестиций использовались значения планового бюджета по соответствующей статье расходов на социальную сферу.

Формула 18. Инерционное прогнозирование показателя

Применение такого формата формулы возможно, так как используемые вводные показатели очищены от сезонной компоненты и для прогнозирования на два года достаточно учитывать краткосрочные тренды в изменениях объясняющих переменных.

В результате инерционного прогнозирования были получены сценарии развития валового накопления основного капитала и валового внутреннего продукта. Сведения об исследуемых показателях доступны до 3 квартала 2018 года включительно, поэтому возможно видеть небольшое расхождение данных в 5-6% для ВНОК и 3% для ВВП. Указанное расхождение является следствием повышения в последнее время волатильности исторических данных, которую визуально можно наблюдать с начала 2016 года. Ниже представлены результаты прогнозирования, значение результатов модели до 2017 года и фактические данные.

График 19. Валовое накопление основного капитала, млрд руб. - прогноз 2018-2019

График 20. Валовой внутренний продукт, млрд руб. - прогноз 2018-2019



Заключение

Итогом настоящей работы стала модель формирования инвестиций и оценка влияния данных инвестиций на экономический рост. Были выявлены факторы, которые определяют объем инвестиций в экономике России.

В процессе исследования выполнены поставленные изначально задачи:

1. Проведена работа по сбору и обработке необходимых вводных и объясняемых данных, проанализированы показатели 52 квартальных периодов с очищенной сезонностью.

2. Построена модель формирования инвестиций, которая показала достаточно хороший уровень качества при средней ошибке отклонения от фактического значения в 5%.

3. Построена модель влияния смоделированных инвестиций на валовой внутренний продукт, где так же показан хороший уровень качества при ошибке в 1%.

4. После работы над моделированием показателей был проведен сценарный анализ, охватывающий инерционное прогнозирование вводных показателей. Уровень ошибки по известным значениям 2018 года не превысил 6% для ВНОК и не превысил 3% для ВВП.

У текущей работы можно найти как сильные стороны, так и возможности для новых исследований.

С одной стороны, представленная работа характеризуется хорошей описательной силой, предлагается новый вариант декомпозиции компоненты капитала в рамках производственной функции, выделены основные элементы, наиболее заметно влияющие на формирование инвестиций в экономике. Также построена модель инвестиций и валового внутреннего продукта, которая может быть доступна и проста в использовании внешним пользователем и которая показывает достаточную гибкость как в функционале, так и при прогнозировании в краткосрочном и долгосрочном периодах.

С другой стороны, есть большой потенциал для улучшения полученной модели. Можно увидеть два направления улучшения: поиск новых вводных для объяснения переменных и улучшение вариантов прогнозирования. В работе было предложено только инерционное построение будущих значений. В дальнейшем можно использовать поиск новых объясняющих переменных с учетом их дальнейшего прогнозирования.

Помимо планируемых улучшений, которые допустимо применить внутри исследования, можно не ограничиваться результатами, полученными в данной работе. Поскольку исследование концентрируется на реальном секторе экономики, то смоделированная группа уравнений может быть включена в более общую модель экономики России, включающую всех экономических агентов. В этом случае будет учитываться не только прямое влияние инвестиций на экономический рост, но и влияние самого экономического роста на инвестиционную активность в будущем.



Список используемых источников

Список литературы:

1. Бессонов В. А., Воскобойников И. Б. Динамика основных фондов и инвестиций в российской переходной экономике. Вып. 97. М. : Институт экономики переходного периода, 2006.

2. Воскобойников И. Б., Шоломицкая Е. В. Историческая статистика основных фондов российской промышленности в 1970-2004 годах // Вопросы статистики. 2010. № 3. С. 28-45.

3. Пильник Н. П., Поспелов И. Г., Станкевич И. П. Об использовании фиктивных переменных для решения проблемы сезонности в моделях общего экономического равновесия // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2015. Т. 19. № 2. С. 249-270.

4. Пильник Н. П., Станкевич И. П., Радионов С. А. Обобщенная многопродуктовая декомпозиция элементов использования ВВП России // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2018. Т. 22. № 2. С. 251-274.

5. Ужегов А. А., Станкевич И. П., Васильев С. Б. Модель реального сектора российской экономики с несколькими продуктами и агентами-торговцами // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2018. Т. 22. № 3. С. 362-386.

...