Денежное обращение в Российской Федерации

(3)

4. Абсолютное значение 1% прироста (А) представляет собой сотую часть базисного уровня и в то же время отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу прироста. Он показывает абсолютный рост явления при росте явления на 1%:

(4)

5. Абсолютное ускорение - это разность между последующим и предыдущим абсолютным приростами (??=?i-?i-1) Ускорение показывает, насколько данная скорость больше (меньше) предыдущей.

6. Средний уровень ряда динамики ( - определяется по базисной системе как частное от деления суммы начального и конечного уровней на 2, а по цепной системе по средней арифметической простой.

 (5)

7. Средний абсолютный прирост () дает возможность установить, насколько в среднем за единицу времени должен увеличиться уровень ряда (в абсолютном выражении), чтобы, отправляясь от начального уровня за данное число периодов, достигнуть конечного уровня.

(6)

8. Средний темп роста () показывает, во сколько раз в среднем за единицу времени изменился уровень динамического ряда.

(7)

9. Средний темп прироста () определяется как разница между средним темпом роста и единицей.

(8)

10. Средняя величина абсолютного значения 1% прироста () определяется как:

(9)

Для того чтобы анализировать исходные данные об уровне денежной массы в строительство и прогнозировать их дальнейшее развитие, в первую очередь необходимо выяснить существует ли тенденция вообще в изучаемом явлении. Это осуществляется путем проверки статистической гипотезы о случайности ряда. В данной работе будет использован метод критерия серий, основанного на медиане выборки, следующим образом:

1) исходный числовой ряд ранжируется из наименьших значений уровней исходного ряда;

2) определяется медиана (Ме) этого вариационного ряда;

3) образуется последовательность _i из «+» и «-» по следующему правилу:

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

(10)

4) подсчитывается - число серий совокупности , где под серией понимается последовательность подряд идущих плюсов и минусов; определяется - протяженность самой длиной серии;

5) проверка гипотезы основывается на проверки гипотезы о случайности ряда, поэтому для того чтобы не была отвергнута гипотеза о случайности исходного ряда должны выполнятся следующие неравенства:

(11) (12)

Если тенденция в уровне денежной массы существует, то переходим к выбору кривой роста, наиболее точно описывающей процесс изменения в исследуемом явлении. После выявления тенденции необходимо к выбору лучшего уравнения тренда. Лучшим считается то уравнение тренда, в котором коэффициент аппроксимации очень близок к единице. Самым простым типом тренда является прямая линия, описываемая линейным уравнением тренда:

, (13)

где - выровненные, т.е. лишенные колебаний, уровни тренда для лет с номером i;

- свободный член уравнения, численно равный среднему выровненному уровню для момента или периода времени, принятого за начало отсчета;

- средняя величина изменения уровней ряда за единицу изменения времени.

Основные свойства тренда в форме прямой линии таковы:

§ равные изменения за равные промежутки времени;

§ если средний абсолютный прирост - положительная величина, то относительные приросты или темпы прироста постепенно уменьшаются;

§ если тенденция к сокращению уровней, а изучаемая величина является по определению положительной, то среднее изменение не может быть больше среднего уровня ;

§ при линейном тренде ускорение, т.е. разность абсолютных приростов за последние периоды, равно 0.

Помимо прямолинейного тренда в статистике при анализе временных рядов также могут использовать параболический, экспоненциальный, логарифмический, гиперболический и логистический тренды.

Затем необходимо проверить на адекватность реальному процессу выбранную модель. Делается это с помощью критерия Дарбина-Уотсона:

 (14)

где .

Для этого критерия найдены критические границы, позволяющие принять или отвергнуть гипотезу об отсутствии автокорреляции; d₁ - нижняя доверительная граница, d₂ - верхняя доверительная граница. При сравнении величины d с d₁ и d₂ существуют следующие варианты:

1. если d < d₁, то гипотезу о независимости отклонений отвергаем;

2. если d > d₂, то гипотеза не отвергается;

3. если d > d₁ и d < d₂, то нет достаточных оснований для принятия решения.

Для проверки отрицательной автокорреляции с критическими значениями сравнивается не d, а (4 - d).

Важнейшими характеристическими качествами модели, выбранной для прогнозирования, являются показатели её точности. Одним из таких показателей является средняя относительная ошибка по модулю:

(15)

Если < 10%, то это свидетельствует о высокой точности модели;

Если 10% << 20%, это говорит о хорошей точности данной модели;

Если 20% << 50% - точность модели удовлетворительная.

После проведенного предварительного анализа осуществляется прогнозирование по трендовой модели. Простая трендовая модель динамики - это уравнение тренда с указанием начала отсчета единиц времени. Прогноз по этой модели заключается в подстановке в уравнение тренда номера периода, который прогнозируется. Такой прогноз называется точечным. По мнению Назарова М.Г., точечный прогноз - «это скорее абстракция, чем реальность» 14, поэтому необходимо также делать интервальный прогнозуровня денежной массы в строительство. При таком прогнозе учитываются как вызванная колеблемостью ошибка репрезентативности выборочной оценки тренда, так и колебания уровней в отдельные периоды (моменты) относительно тренда.

Прогноз должен иметь вероятностный характер Для этого вычисляется средняя ошибка прогноза положения тренда на год за номером t_k, обозначаемая m_y по формуле:

, (16)

где = (17)

Источниками неопределенности, т.е. ошибки прогноза конкретного уровня, являются: во-первых, неопределенность положения тренда на прогнозируемое время и, во-вторых, колебания конкретных уровней относительно тренда.

Для вычисления доверительного интервала прогноза положения тренда среднюю ошибку необходимо умножить на величину t-критерия Стьюдента при имеющемся числе степеней свободы колебаний и при выбранной вероятности (надежности прогноза). Величина доверительных интервалов определяется:

, (18)

где - доверительная величина (надежностью 95%) и (n-1) - степенями свободы.

Прогнозирование по тренду имеет качественное ограничение: оно допустимо в условиях сохранения основной тенденции. Следующим направлением анализа является выявление взаимосвязи между изучаемым признаком и факторами на него влияющими. Для этих целей используется корреляционный анализ. Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Для измерения тесноты связи используется линейный коэффициент корреляции:

(19)

Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корреляционного и регрессионного анализов.

Линейный коэффициент корреляции имеет большое значение при исследовании социально-экономических явлений и процессов, распределение которых близко к нормальному, Он может изменяться в пределах от -1 до +1: -1< r < +1.

Знаки коэффициентов регрессии и корреляции совпадают.

Для анализа взаимосвязи между изучаемыми социально-экономическими явлениями после нахождения коэффициента корреляции определяется случайная ошибка:

(20)

Затем рассчитывается t-критерий Стьюдента:

(21)

Сравнив расчетное и табличное значения, делаем вывод о значимости коэффициента корреляции.

С целью расширения возможностей экономического анализа рассчитывается частный коэффициент эластичности, определяемый по формуле:

, (22)

где а - параметр уравнения.

Рассчитываем -коэффициент:

(23)

Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (у) от факторных (х₁, х₂,…, х_к).

Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак (у) подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки (х₁, х₂,…, х_к) могут иметь произвольный закон распределения.

При анализе адекватности уравнения регрессии исследуемому процессу возможны следующие варианты:

1. Построенная модель на основе ее проверки по F - критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов

2. Модель по F - критерию Фишера адекватна, но часть коэффициентов регрессии не значима. В этом случае модель пригодна для принятия некоторых решений, но не для производства прогнозов.

3. Модель по F - критерию Фишера адекватна, но все коэффициенты регрессии не значимы. В этом случае модель полностью считается неадекватной. На ее основе не принимаются решения и не осуществляются прогнозы.

Корреляционный-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

Уравнение регрессии по рядам динамики можно построить тремя способами:

1. регрессия первых разностей;

2. регрессия по отклонениям от тренда;

3. регрессия по уровням ряда с включением в неё фактора времени.

В каждом из них оценка параметров регрессии даётся традиционным методом наименьших квадратов. Рассмотрим интерпретацию параметров регрессии и её использование при прогнозировании для регрессии по уровням ряда с включением в неё фактора времени.

Математически доказано, что если при измерении связи по динамическим рядам непосредственно ввести в уравнение регрессии фактор времени t и определить параметры уравнения по исходным уровням, то автокорреляция в рядах динамики будет устранена:

(24)

Параметр b фиксирует силу связи y с x, то есть он показывает среднее изменение y с изменением x на единицу своего измерения.

Параметр c характеризует среднегодовой абсолютный прирост результативного показателя под воздействием прочих факторов при закреплении фактора x на постоянном уровне. В настоящее время чаще всего регрессия по рядам динамики строится с ведением в модель фактора времени. Фактор времени чаще всего вводится в модель в виде линейного члена, даже если другие факторы подвергаются логарифмированию или иному преобразованию.

2. Денежная система Российской Федерации на современном этапе

Правовые основы функционирования денежной системы в России определены Федеральным законом «О Центральном банке Российской Федерации (Банк России)» от 26 апреля 1995 г. На Банк России возложена организация наличного денежного обращения и безналичных расчетов. Он координирует, регулирует и лицензирует расчетные, в том числе клиринговые системы, устанавливает правовые формы и стандарты осуществления безналичных расчетов.

Официальной денежной единицей (национальной валютой) является рубль. Законом запрещен выпуск иных денежных единиц и денежных суррогатов, подчеркнута ответственность лиц, нарушающих единство денежного обращения. Официальное соотношение между рублем и золотом или другими драгоценными металлами не устанавливается. Исключительное право выпуска наличных денег, организации обращения и изъятия их из обращения на территории Российской Федерации принадлежит Центральному банку Российской Федерации (ЦБ).

Видами денег, имеющими законную платежную силу, являются банковские билеты (банкноты) и металлическая монета, образцы которых утверждаются Банком России. Банкноты и металлическая монета являются безусловными обязательствами ЦБ и обеспечиваются его активами. Они обязательны к приему по их нарицательной стоимости на всей территории Российской Федерации во все виды платежей, а также для зачисления на счета, вклады, аккредитивы и для перевода.

С июня 1997 г. Банк России ввел в действие Положение «О порядке ведения кассовых операций в кредитных организациях на территории Российской Федерации» от 25 марта 1997 г. №56. Правительство Российской Федерации совместно с Центральным банком разрабатывает основные направления экономической политики, в том числе денежной и кредитной. Осуществление денежно-кредитного регулирования экономики Центральным банком проводится путем использования общепринятых в рыночной экономике инструментов: изменения процентных ставок по кредитам коммерческим банкам, резервных требований и проведения операций на открытом рынке. Он регулирует величину и темпы роста денежной массы.

Денежная система представляет собою единую в масштабах страны информационно-управляющая систему движения и использования особого информационного объекта - денег, с помощью которых осуществляются многообразные задачи учета и управления обществом, экономическими субъектами и физическими лицами.

В Российской Федерации допускаются к функционированию две денежные системы - национальная и нерезидентная (валютная).

В национальной денежной системе используется единственный вид денежной информации - национальные деньги. Эта денежная система является замкнутой внутри территории страны и не имеет выхода за ее пределы.

В валютной денежной системе могут использоваться несколько видов денежной информации - нерезидентных денег (валют).

Данное положение может быть изменено лишь в рамках межгосударственных соглашений с иными странами об использовании российской национальной валюты в финансовом общении между Россией и этими странами или в рамках использования российских денег во внутреннем денежном обороте этих стран.

Валютная денежная система является разомкнутой и имеет связь с денежными системами других стран.

Принципы функционирование обеих денежных систем по основным техническим, технологическим и правовым характеристикам одинаковы.

Данный закон описывает функционирование национальной денежной системы. Отличия в функционировании валютной денежной системы от национальной описываются в соответствующем законе о валютной денежной системе.

Для осуществления эмиссионно-кассового регулирования, кассового обслуживания кредитных организаций, а также предприятий, организаций и учреждений в главных территориальных управлениях Центрального банка, расчетно-кассовых центрах имеются оборотные кассы по приему и выдаче наличных денег и резервные фонды денежных билетов и монет. В 1992 г. созданы также региональные запасные фонды денежных билетов и монет в отдельных главных территориальных управлениях Центрального банка. Остаток наличных денег в оборотной кассе лимитируется, поскольку они включаются в общую массу денег, находящуюся в обращении. Если количество денег в оборотной кассе превышает установленный лимит, то излишние деньги передаются из оборотной кассы в резервные фонды.

Резервные фонды денежных билетов и монет - это запасы не выпущенных в обращение билетов и монет в хранилищах Центрального банка. Эти фонды создаются по распоряжению Центрального банка, который устанавливает их величину исходя из размера оборотной кассы, объема налично-денежного оборота, условий хранения.

Образование резервных фондов позволяет удовлетворять потребности народного хозяйства в наличных деньгах, оперативно обновлять денежную кассу в обращении, поддерживать необходимый покупюрный состав, сокращать затраты на перевозку и хранение денежных знаков.

В банках такие фонды не создаются - у них имеются операционные кассы Кредитным организациям с 1 июня 1997 г. устанавливается сумма минимально допустимого остатка наличных денег в операционной кассе на конец дня для обеспечения своевременной выдачи денег со счетов предприятий независимо от их организационно-правовой форы и физических лиц, осуществляющих предпринимательскую деятельность без образования юридического лица, а также со счетов по вкладам граждан. Регулирование денежного обращения, возлагаемое на Банк России, осуществляется в соответствии с основными направлениями денежно кредитной политики, которая разрабатывается и утверждается в порядке, установленном банковским законодательством. Банк России, наделенный исключительным правом эмиссии денег, особо ответственен за поддержание равновесия в сфере денежного обращения. В отличие от периода существования действительных (золотых) денег при бумажно-кредитном обращении, когда знаки стоимости оторвались от металлической основы, Центральный Банк должен создавать определенные ограничения, сдерживающие эмиссию этих денег.

Среднегодовой объем денежной массы за год возрастал в 1,0009 раза в месяц.

В первом полугодии 2013 г. в условиях складывающейся курсовой динамики существенное влияние на изменение денежного агрегата М0 оказал спрос населения на наличную иностранную валюту. На фоне некоторой стабилизации и постепенного укрепления рубля к доллару США и евро резко сократились объемы продажи банками наличной иностранной валюты населению при росте объемов покупок по сравнению с началом года. В марте-мае 2013 г. имели место нетто-покупки у населения наличной иностранной валюты общим объемом 2,5 млрд. долл. США. В целом в январе-июне 2013 г. нетто-продажи банками наличной иностранной валюты (долларов США и евро) физическим лицам составили 8,4 млрд. долл. США, что меньше, чем в январе-июне 2012 г. (11,4 млрд. долл. США).

Денежная масса М2 за январь-июнь 2013 г. сократилась на 2,5% (за январь-июнь 2012 г. - увеличилась на 7,3%). В годовом выражении на 1.07.2013 денежная масса М2 сократилась на 7,6%, тогда как на 1.07.2012 ее годовые темпы прироста составляли 31,2%. Соотношение темпов роста потребительских цен и денежного агрегата М2 обусловило уменьшение рублевой денежной массы в реальном выражении за январь-июнь 2013 г. на 9,2% (за январь-июнь 2012 г. она сократилась на 1,3%).

Более наглядно структуру денежного обращения можно увидеть на рисунке 2.1

Денежно-кредитная политика Российской Федерации в 2013 году:

В первом полугодии 2013 года объем ВВП увеличился на 8,0% по сравнению с 7,8% в аналогичный период 2013 года. Наибольший вклад в прирост производства внесло увеличение выпуска в отраслях, ориентированных преимущественно на отечественного потребителя: оптовая и розничная торговля, обрабатывающие производства; существенно увеличился вклад строительной деятельности.

Увеличение внутреннего спроса являлось основным фактором роста производства. Повышение заработной платы и социальных гарантий обусловило дальнейшее увеличение денежных доходов населения, что в свою очередь сказалось на росте потребительских расходов. В январе-сентябре 2013 года по сравнению с соответствующим периодом предыдущего года расходы населения на покупку товаров и оплату услуг в реальном выражении увеличились, по оценке, на 12,2% по сравнению с 13,9% в аналогичный период 2012 года. Сохранились условия для роста инвестиций в основной капитал - по итогам девяти месяцев они возросли, по оценке, на 12,8% (в январе-сентябре 2013 года - на 21,3%).

Нарастание кризисных явлений в мировой экономике привело во второй половине 2014 года к увеличению оттока капитала из страны. Стали снижаться мировые цены на нефть. При сохранении до конца года этих тенденций возможно ослабление платежного баланса и, как следствие, изменение условий проведения денежно-кредитной политики. Негативные процессы на мировых финансовых рынках и снижение цены на нефть могут отразиться на итогах экономического развития.

За период с января по сентябрь 2014 года сохранялся высокий рост потребительских цен. В сентябре по отношению к декабрю предыдущего года инфляция на потребительском рынке составила 10,6% (в аналогичный период 2013 года - 7,5%), базовая инфляция - 10,1% (6,7%). В годовом выражении в сентябре потребительские цены повысились на 15,0%, а товары и услуги, учитываемые при расчете базового индекса потребительских цен, стали дороже, по оценке, на 14,5%.

Среди потребительских товаров особенно высокими темпами росли цены на продукты питания. За период с января по сентябрь 2014 года темп удорожания продовольственных товаров в 1,1 раза превысил общий темп прироста цен на потребительском рынке. Однако ускоренный рост цен был характерным не только для продуктов питания, но и для других групп товаров и услуг. Заметно возросли темпы прироста цен на товары непродовольственной группы (до 6,5% по сравнению с 4,0% в сопоставимый период 2014 года). Платные услуги населению за девять месяцев стали дороже на 14,1%, что на 2,5 процентного пункта выше аналогичного показателя 2014 года.

В краткосрочный период сдерживание роста цен исключительно мерами Банка России, учитывая лаги воздействия на экономику инструментов денежно-кредитной политики, ограничено. Риск сохранения относительно высоких темпов роста цен до конца года поддерживается неопределенностью перспектив завершения мирового финансового кризиса, изменением поведения инвесторов и ценовой политики производителей. В сложившихся условиях целевой ориентир по инфляции, установленный в «Основных направлениях единой государственной денежно-кредитной политики на 2014 год» (6-7%), будет превышен и, по оценкам Банка России, инфляция составит около 13%.

3. Статистический анализ динамики денежного обращения Российской Федерации

3.1 Анализ показателей динамики денежного обращения

Важнейшим количественным показателем денежного обращения является денежная масса, представляющая собой совокупный объем покупательных и платежных средств, обслуживающих хозяйственный оборот и принадлежащих частным лицам, предприятиям и государству.

Денежная масса - это совокупность наличных и безналичных услуг покупательных и платежных средств, обеспечивающих обращение товаров и в народном хозяйстве, которым располагают частные лица, институциональные собственники и государство.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Динамика денежной массы в Российской Федерации, млрд. руб.

Анализ скорости и интенсивности развития явления во времени осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней между собой (таблицы 3.1).

Динамика уровня денежной массы в Российской Федерации по базисной системе

Годы	Абсолютный прирост (убыль), млрд. руб.	Темп роста, %	Темп прироста, %
2001	-	-	-
2002	-23,8	97,32	-2,68
2003	-68,3	92,32	-7,68
2004	-90,3	89,85	-10,15
2005	-97,6	89,03	-10,97
2006	-51	94,27	-5,73
2007	-60,8	93,17	-6,83
2008	-16,4	98,16	-1,84
2009	13,2	101,48	1,48
2010	23,9	102,69	2,69
2011	54	106,07	6,07
2012	37,2	104,18	4,18
2013	67,3	107,56	7,56

В период с 2001 по 2013 г. наблюдается убыль в уровне денежной массы в Российской Федерации (наибольшая в 2013 г.), а затем идет значительный рост.

Наряду с темпом роста можно рассчитать показатель темпа прироста, характеризующий относительную скорость изменения уровня ряда в единицу времени. Темп прироста показывает, на какую долю уровень данного периода или момента времени больше (или меньше) базисного уровня.

В статистической практике часто вместо расчета и анализа темпов роста и прироста рассматривают абсолютное значение одного процента прироста. Оно представляет собой одну часть базисного уровня и в то же время - отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу роста.

Этот показатель дает возможность установить, насколько в среднем за единицу времени должен увеличиваться уровень ряда, чтобы, отправляясь от начального уровня за данное число периодов, достигнуть конечного уровня. Расчет этого показателя имеет экономический смысл только по цепной системе.

Динамика уровня денежной массы в Российской Федерации по цепной системе

Годы	Абсолютный прирост (убыль), млрд. руб.	Темп роста, %	Темп прироста, %	Абсолютное значение 1% прироста
2001	-	-	-	-
2002	-23,8	97,32	-2,68	8,897
2003	-44,5	94,86	-5,14	8,659
2004	-22	97,32	-2,68	8,214
2005	-7,3	99,09	-0,91	7,994
2006	46,6	105,88	5,88	7,921
2007	-9,8	98,83	-1,17	8,387
2008	44,4	105,36	5,36	8,289
2009	29,6	103,39	3,39	8,733
2010	10,7	101,19	1,19	9,029
2011	30,1	103,29	3,29	9,136
2012	-16,8	98,22	-1,78	9,437
2013	30,1	103,25	3,25	9,269

Из таблицы 3.2 видно, что наибольшая убыль денежной массы была в 2012 году по сравнению с 2001 годом - 44, 5 млрд. руб. (темп убыли составил 5,14%); наибольший прирост был 2006 году по сравнению с 2001 годом в размере 46,6 млрд. руб. (темп прироста составил 5,88%).

Особое внимание следует уделять методам расчета средних показателей рядов динамики, которые являются обобщающей характеристикой его абсолютных уровней, абсолютной скорости и интенсивности изменения уровней ряда динамики. Различают следующие показатели динамики: средний уровень ряда динамики, средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста.

В интервальном ряду динамики с равноотстоящими уровнями во времени расчет среднего уровня ряда (y) производится по формуле средней арифметической простой:

y==873,3 млрд. руб.

Определение среднего абсолютного прироста производится по цепным абсолютным приростам по формуле:

== 5,6 млрд. руб.

Среднегодовой темп роста вычисляется по формуле:

Tр==1,037 или 103,7%

Среднегодовой темп прироста получим, вычтя из среднего темпа роста 100%.

Тпр=Тр-100= 3,7%

На основе рассчитанных показателей динамики можно сказать, что за период с 2003 по 2013 гг. в Российской Федерации наблюдалось увеличение уровня денежной массы в среднем на 5,6 млрд. руб. или на 3,7%.

Средний уровень денежной массы в Российской Федерации за 13 лет составил 873,3 млрд. руб.

3.2 Прогнозирование уровня денежного обращения по ряду динамики

Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе тренда и колеблемости динамического ряда до настоящего времени. Если мы будем знать, как быстро и в каком направлении изменились уровни какого-то признака, то сможем узнать, какого значения достигнет уровень через известное время. Методика статистического прогноза по тренду и колеблемости основана на их экстраполяции, т.е. на предложении, что параметры тренда и колебаний сохраняются до прогнозируемого периода. Такая экстраполяция справедлива, если система развивается эволюционно в достаточно стабильных условиях.

Экстраполяция дает возможность получить точечное значение прогноза - значение уровня тренда, получаемое при подстановке в уравнение тренда номера прогнозируемого года t_k.

Прогноз должен иметь вероятностный характер, как любое суждение о будущем. Для этого вычисляется средняя ошибка прогноза положения тренда на год за номером t_k, обозначаемая m_y по формуле:

(25)

S_y(t) - коэффициент колеблемости

S_y(t)= (26)

Для вычисления доверительного интервала прогноза положения тренда среднюю ошибку необходимо умножить на величину t-критерия Стьюдента при имеющемся числе степеней свободы колебаний (n-p) и при выбранной вероятности (надежности прогноза).

Практически необходим прогноз не столько положения тренда в будущем, сколько значений уровней для конкретных будущих периодов. Источниками неопределенности, т.е. ошибки прогноза конкретного уровня, являются: во-первых, неопределенность положения тренда на прогнозируемое время и, во-вторых, колебания конкретных уровней относительно тренда. Соответственно средняя ошибка прогноза конкретного уровня на период с номером t_k имеет вид:

m_y= (27)

Прогнозирование по тренду и колебаниям имеет качественное ограничение: оно допустимо в условиях сохранения основной тенденции и условий развития, ответственных за колеблемость [1].

Доверительная граница прогнозных значений уровня денежной массы в Российской Федерации

Представим прогнозные значения в таблице. Согласно, прогнозу уровень денежной массы в Российской Федерации будет расти.

Прогнозные значения уровня денежной массы в Российской Федерации (точечный и интервальный)

Годы
2014	913,2	965,5	1017,8
2015	924,7	977	1029,3
2016	935,5	987,8	1040,1

Это означает, что тренд в 2014 г. пройдет через точку с ординатой 965,5 млрд. руб., в 2015 г. - через точку 977 млрд. руб., а в 2016 г. - через точку 987,8 млрд. руб.

Выводы и предложения

Денежное обращение-движение денег при выполнении ими своих функций в наличной и безналичных формах.

Денежная масса - это совокупность наличных и безналичных услуг покупательных и платежных средств, обеспечивающих обращение товаров и в народном хозяйстве, которым располагают частные лица, институциональные собственники и государство. В структуре денежной массы выделяется активная часть, к которой относятся денежные средства, реально обслуживающие хозяйственный оборот, и пассивная часть, включающая денежные накопления, остатки на счетах, которые потенциально могут служить расчетными средствами. За последнее десятилетие наблюдается существенное изменение в динамическом ряду уровня денежной массы в Российской Федерации.

Денежно-кредитная политика Российской Федерации в 2014 году:

В первом полугодии 2014 года объем ВВП увеличился на 8,0% по сравнению с 7,8% в аналогичный период 2013 года. Наибольший вклад в прирост производства внесло увеличение выпуска в отраслях, ориентированных преимущественно на отечественного потребителя: оптовая и розничная торговля, обрабатывающие производства; существенно увеличился вклад строительной деятельности.

За период с января по сентябрь 2013 года сохранялся высокий рост потребительских цен. В сентябре по отношению к декабрю предыдущего года инфляция на потребительском рынке составила 10,6% (в аналогичный период 2013 года - 7,5%), базовая инфляция - 10,1% (6,7%). В годовом выражении в сентябре потребительские цены повысились на 15,0%, а товары и услуги, учитываемые при расчете базового индекса потребительских цен, стали дороже, по оценке, на 14,5%.

Среди потребительских товаров особенно высокими темпами росли цены на продукты питания. За период с января по сентябрь 2013 года темп удорожания продовольственных товаров в 1,1 раза превысил общий темп прироста цен на потребительском рынке. Однако ускоренный рост цен был характерным не только для продуктов питания, но и для других групп товаров и услуг. Заметно возросли темпы прироста цен на товары непродовольственной группы (до 6,5% по сравнению с 4,0% в сопоставимый период 2013 года). Платные услуги населению за девять месяцев стали дороже на 14,1%, что на 2,5 процентного пункта выше аналогичного показателя 2013 года.

Анализ показателей динамики свидетельствует, что в период с 2003 по 2013 г. наблюдается убыль в уровне денежной массы в Российской Федерации (наибольшая в 2005 г.), а затем идет значительный рост (максимальный приходится на 2012 г. по сравнению с 2002 г. (прирост 7 п.п.)).

На основе рассчитанных средних показателей динамики можно сказать, что за период с 2003 по 2013 гг. в Российской Федерации наблюдалось увеличение уровня денежной массы в на 5,6 млрд. руб. или на 3,7%. Средний уровень денежной массы в Российской Федерации за 10 лет составил 873,3 млрд. руб.

Анализ полученного множественного уравнения регрессии позволяет сделать выводы о том, что с ростом индекса скорости обращения денег на единицу - денежная масса в Российской Федерации увеличивается на 0,08 млрд. руб., с ростом индекса ВВП на единицу - денежная масса в Российской Федерации увеличивается на 0,03 млрд. руб. Параметр при t равный 14,6 характеризует среднегодовой абсолютный прирост денежной массы в Российской Федерации под воздействием прочих факторов при условии неизменности факторов, включенных в модель.

Прогноз по уравнению тренда показывает, что тренд в 2014 г. пройдет через точку с ординатой 965,5 млрд. руб., в 2015 г. - через точку 977 млрд. руб., а в 2016 г. - через точку 987,8 млрд. руб.

Прогноз по множественному уравнению регрессии показывает, что при среднем значении факторов, включенных в модель уровень денежной массы в Российской Федерации при неизменности имеющейся тенденции может составить 851,51 млрд. руб. и находиться в интервале (814,8; 888,2) млрд. руб. При минимальных значениях факторов уровень денежной массы в Российской Федерации может составить 832,31 млрд. руб. и принадлежать промежутку (795,6; 869,0) млрд. руб. При максимальных значениях - уровень денежной массы может составить 880,8 млрд. руб. и будет находиться в интервале (844,1; 917,5) млрд. руб.

Прогноз по модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего свидетельствует, что если тенденция не изменится, значение уровень денежной массы в Российской Федерации с надежностью 95% в 2014 г. может составить приблизительно 956 млрд. руб. и может находится в интервале (936; 976) млрд. руб., в 2015 г. -990 млрд. руб. и может находится в интервале (970; 1010) млрд. руб., 2016 г. - 1002 млрд. руб. и находится в интервале (982; 1022) млрд. руб.

Список литературы

1. Антонова О.И., Максимова Т.М., Огрычко Е.В. Методологические проблемы сбора сведений по статистике денежного обращения // Вопросы статистики - №12 -2012 - С. 17-21.

2. Антонова О.И., Шевередова Г.Е. Национальный состав населения России в свете итогов Всероссийской переписи населения 2010 года, причины и перспективы его изменения // Вопросы статистики - №7 -2011 - С. 24-34.

3. Афанасьев В.Н, Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник - М.: Финансы и статистика, 2011. - 233 с.

4. Афанасьев В.Н. Курс лекций по истории статистики: учебное пособие/ В.Н. Афанасьев А.И. Маркова - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2013.-234 с.

5. Безручко Б.П., Смирнов Д.А. Математическое моделирование и хаотические временные ряды. - Саратов, 2012. - 320 с.

6. Богаткова Л.В., Продайкова Е.В. Математические методы исследования экономического развития регионов Приволжского федерального округа // Прикладная эконометрика. - №2. - 2011. - С. 45-52.

7. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. - СПб.: Питер, 2012. - 688 с.

8. Бородич С.А. Эконометрика Серия: Экономическое образование, 2011, 408 с.

9. Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL. - М.: Форум, 2012. - 464 с.

10. Гамбаров Г.М., Е.Л. Румянцев Развитие методов статистического анализа ликвидности банковского сектора // Прикладная эконометрика - №4 - 2013 - С. 16 - 33

11. Гамбаров Г.М. Проблемы и задачи статистического анализа финансовых рынков в целях денежно-кредитной политики // Деньги и кредит №11 -2010 - С. 49 - 55

12. Герасимова И.А. О тенденции дифференциации субъектов Российской Федерации по уровню социально-экономического развития // Вопросы статистики - №2 -2011 - С. 53-65.

13. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы и основы эконометрики. - Учебное пособие./ Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М.: МЭСИ, 2012 г., 79 с.

14. Елисеева, И.И. Эконометрика - М.: Финансы и статистика, 2011. - 367 с.

15. Ефимова М.Р., Бычкова С.Г. Социальная статистика. - М.: Финансы и статистика, 2013. - 560 с.

16. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика, ЮНИТИ, 2012 - 311 с.

17. Курс социально-экономической статистики: Учебник для ВУЗов / Под ред. Назарова М.Г. - М.: Финстатинформ, 2012. - 588 с.

18. Лысенко С.Н. Особенности статистического анализа банковской системы. // Вопросы статистики - №11 - 2011 - С. 31-36.

19. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. Учебное пособие. Изд. 3-е, испр. и доп. - М.: Дело, 2010. - 248 с.

20. Малышев П.Ю. Накопление валютных резервов в странах с формирующимися рынками: основные факторы и тенденции // Деньги и кредит - №11 - 2010 - С. 55-61

21. Малюгин В.И., М.В. Демиденко, Д.Л. Калечиц, А.Ю. Миксюк, Т.В. Цукарев Разработка и применение эконометрических моделей для прогнозирования и анализа вариантов денежно - кредитной политики // Прикладная эконометрика - №2 - 2012 - С. 24-38

22. Медведев П.А. Российское финансовое законодательство: некоторые тенденции последних лет. Концепция развития платежной систем Банка России на период до 2015 года // Деньги и кредит - №10 - 2010 - С. 3-12

23. Мироедов А.А. Качество жизни в статистических показателях социально-экономического развития // Вопросы статистики - №12 -2012 - С. 53-59.

24. Мхитарян В.С., Хохлова О.А. Статистическое исследование развития экономики региона // Вопросы статитсики. - №8. - 2011.-С. 53-61.

25. Обаева А.С., Мызников М.В., Кузьмин А.Л. Стандартизация финансовых операций: необходимость, цели и возможности // Деньги и кредит. - №3 - 2011 - С. 9-13

26. Образцов М.В. Национальная платежная система и роль Банка России в ее развитии // Деньги и кредит. - №11 - 2010 - С. 36-39

27. Орлов А.И. Эконометрика М.: Изд - во «Экзамен» - 2012 г. - 237 с.

28. Петрикова Е.М., Петрикова С.М. Взаимосвязь показателей платежного баланса и денежно-кредитной статистики // Деньги и кредит. - №3 - 2011 - С. 67-74

29. Практикум по теории статистики: Учеб. Пособие / Под ред. Шмойловой Р.А. - М.: Финансы и статистика, 2013. - 416 с.

30. Семенова М.В. Прозрачность банковской системы и рыночная дисциплина: поиск зависимости // Деньги и кредит - №10 - 2010 - С. 69-75

31. Социальная статистика: Учебн. Пособие / Под ред. Ефимова М.Г: - М.: Финансы и статистика, 2013.-500 с.

32. Социальная статистика: Учебник / Под ред. Елисеевой И.И. - М.: Финансы и статистика, 2013. - 454 с.

33. Социально-экономическая статистика: Практикум: Учеб. Пособие / Под ред. Салина В.Н, Шпаковской Е.П. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 192 с.

34. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. Грандберга А.Г. - М.: Финансы и статистика, 2012 - 382 с.

35. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. -3-е изд., перераб. - М.: Финансы и сатистика, 2012. - 432 с.

36. Тимофеева Т.В., А.А. Снатенков, Е.Р. Мендыбаева Финансовая статистика - М.: Финансы и статистика, 2011 - 480 с.

37. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика: учебник. - М.: Экзамен, 2013 - 512 с.

38. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. - М.: ИНФРА-М, 2013. - 544 с.

39. Четрыкин Е.М. Статистические методы прогнозирования. - М.: Статистика, 2010. - 165 с.

40. Экономическая статистика. 2-е изд., доп.: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2013. - 480 с.

41. Чураков Е.П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике. - М.: Финансы и статистика, 2012. - 240 с.

Размещено на Allbest.ru

...