Влияние мировых цен на газ и основных фондов транспорта и связи (инфраструктуры) на реальный ВВП России

Размещено на http://www.allbest.ru/

0

Содержание

• Введение
• Глава 1. Теоретические предпосылки исследования
• Глава 2. Методы
• Глава 3. Практическая реализация
• Приложение 1. Данные для расчета среднегодовых цен на для Европейских стран в сопоставимых ценах 1990 г.

Введение

История вопроса. Российские экономисты находились в поисках надежного инструмента, который помогал бы прогнозировать экономическое развитие и динамику ВВП. Наиболее надежными и содержательными показателями, подходящими для этой цели показала себя цена на нефть - именно этот показатель исследует в своей работе А. А. Афанасьев, как возможное основание для такого исследования (Афанасьев, 2014).

В модели “Русек-Газпром”, было впервые исследовано влияние цен на газ на экономику Российской Федерации. Далее данная проблема была исследована в статье 2011 года (Макаров, 2011), которая была основана на том же методе моделирования

Результаты показали большую точность, а значит были более ценными для исследовательского процесса. Вычислимая модель общего равновесия показала, что может быть надежно использована в том числе и для расчета влияния по природному газу так же, как и по ценам на нефть.

Также, исследователи показали высокую степень влияния цен на энергоносители на внутренний валовый продукт Российской Федерации.

Постановка проблемы.

Выбор темы обусловлен историей вопроса, а именно статьями на которых основывается данное исследование. Результаты предыдущих исследований показали, что макроэкономическое прогнозирование нуждается в надежных инструментах, позволяющих исследовать динамику внутреннего валового продукта Российской Федерации. В дополнение, модель «Русек-Газпром» и модель денежного обращения являются вычислимыми моделями общего равновесия, данная проблема исследуется нами с использованием иного математического аппарата, а именно производственных функций Кобба-Дугласа, проанализированных с использованием регрессионного анализа и ex-post прогноза

Актуальность проблемы. Исследование ново, так как строится на экономической модели, разработанной для новых данных -цен на природный газ, а так же основывается на актуальной информации - данных от 1992 до 2012 года. Нефтегазовая промышленность играет значительную роль в динамике экономики Российской Федерации. В свою очередь, показатели компаний нефтегазовой отрасли напрямую зависят от цен на энергоносители. Это позволяет сделать вывод о том, что динамика цен на энергоносители напрямую влияет на валовый внутренний продукт Российской Федерации.

Объект исследования. Объектом исследования стала экономика Российской Федерации (макроуровень) за период с 1990 года по 2012.

Предмет исследования. Влияние мировых цен на газ и основных фондов транспорта и связи (инфраструктуры) на реальный ВВП России.

Методы исследования:

Регрессионный анализ временных рядов, ex-post прогнозирование.

Фактический материал исследования:

Данные Росстата, Всемирного Банка, Российского экономического барометра.

Цель исследования

Эконометрическое исследование макроэкономической производственной функции России с учетом мировой цены на газ и основных фондов отраслей транспорта и связи (инфраструктуры) во временном промежутке 1990-2012 гг.

Задачи исследования:

1. Анализ результатов существующих работ по эконометрическому моделированию ВВП России и других стран.

2. Сбор и обработка статистической информации о ВВП в сопоставимых ценах, численности занятых, среднегодовой стоимости основных фондов в сопоставимых ценах, основных фондах отраслей транспорта и связи экономики России и мировых ценах на природный газ за период 1990-2012 гг.

3. Пересчет мировых цен на газ в сопоставимые цены базового периода (1990 г.).

4. Эконометрическое исследование двух макроэкономических производственных функций России: (3) с учетом цены на газ в европейских странах в сопоставимых ценах и (4) с учетом цены на газ в европейских странах и среднегодовой стоимости фондов отраслей транспорта и связи в сопоставимых ценах, ex-post прогнозирование на основе этих функций ВВП в сопоставимых ценах.

5. Экономический анализ полученных результатов и выводы по результатам исследования.

Структура работы. Работа состоит из введения, трех глав и заключения.

В первой главе рассматриваются предпосылки работы и актуальность исследуемой проблемы

Во второй главе рассматриваются методы исследования, исходные данные и методика их получения, а также функции, исследованные в третьей главе

В третьей главе рассматривается результат исследования функций и проводится сравнительный анализ

Результаты работы:

1. В результате эконометрического исследования двух макроэкономических производственных функций России - (3) с учетом цены на газ европейских странах в сопоставимых ценах и (4) с учетом цены на газ в европейских странах и среднегодовой стоимости фондов отраслей транспорта (инфраструктуры) и связи в сопоставимых ценах - получилось, что с точки зрения классических критериев эконометрики и экономического смысла эти функции адекватно описывают динамику ВВП России в следующих временных промежутках: первая - с 1990 по 2005-2011 и вторая - с 1990 по 2008-2011.

2. Исследованные производственные функции обладают хорошей прогностической силой: средняя ошибка ex-post прогноза у функции с учетом мировой цены на газ в промежутке с 1990 по 2006-2011 гг. не превышает 13,5%, а у функции с учетом мировой цены на газ и инфраструктуры во временном промежутке с 1990 по 2009-2011 гг. не превышает 5,5%.

3. Функция с учетом мировой цены на газ и инфраструктуры во временном промежутке с 1990 по 2009-2011 гг. дает лучшие результаты ex-post прогнозирования не только по сравнению с функцией с учетом мировой цены на газ, но и по сравнению с функцией с мировой ценой на нефть, исследованной в работе 2014 г. А.А. Афанасьева и О.С. Пономаревой (13,5%).

макроэкономический мировой цена россия

Глава 1. Теоретические предпосылки исследования

Экономико-математическое моделирование распространено в России из-за высокой точности прогнозирования, особенно примененное к областям производства или добычи сырья. При использовании этого метода исследователь подсчитывает прямое воздействие ценовой политики на ВВП и адекватность стратегии компании и государства.

Исследование сконцентрировано на модели для природного газа и возможности точного прогноза экономических флуктуаций, а также на подтверждении или опровержении продуктивности новой модели, построенной на новых показателях, в сравнении с предыдущей. Модель покажет, насколько показатели природного газа надежны для такого прогнозирования - конкретно для цен по контракту, известных заранее, а значит дающих пролонгированный результат.

Объектом исследования стала экономика Российской Федерации за период с 1990 года по 2012. Данный период был выбран в связи с тем, что, во-первых, данные за более ранние периоды не являются актуальными в связи с полным изменением структуры экономики, а во-вторых, данный период захватывает два масштабных кризиса 1998 и 2008 годов, что является качественной проверкой надежности тестируемых производственных функций Российской Федерации.

Географические границы исследования - Россия, так как метод экономического моделирования широко применяется здесь, к тому же он доступен для молодого исследователя. Более того, метод предоставляет широкие возможности для применения в компаниях - из-за перспективных данных и новых факторов, легко включаемых в модель по ходу исследования, а значит и прогнозирования. Поиск релевантной литературы для теоретической опоры исследования ограничился статьями Антона Афанасьева и Валерия Макарова, так как эти ученые были первыми, кто предложил использовать эту методологию для экономического прогнозирования. Таким образом, немногие статьи, используемые в работе в качестве теоретической базы - три работы упомянутых авторов 2002, 2011 и 2014 годов.

Целью первой работы (Макаров, 2002) - определить с помощью вычислимой модели общего равновесия динамику основных макроэкономических показателеи? экономики России как реакцию на повышение внутренних цен на газ за период с января 2003 г. по декабрь 2010 года. Модельныи? инструмент - ВМОР.

В модели представлены три экономических агента:

1. Газовая отрасль - добывает газ и продает его предприятию, домашнему хозяи?ству, а также экспортирует. Параметры, использованные в модели для газовой отрасли:

· выпуск в физ. единицах;

· выручка;

· предложение газа (продажа агентам, населению, экспорт).

2. Другие отрасли - производят продукт, выпуск которого определяется производственнои? функциеи?. Использованные параметры:

· выпуск в физ. единицах;

· выручка;

· факторы производства (рабочая сила, капитал, инвестиции в основной капитал);

· финансовые показатели (бюджет, деньги на счета);

· спрос (газ, промежуточный продукт, рабочая сила);

· предложение товаров (промежуточный продукт, конечный продукт);

· параметры производственной функции (коэффициенты - размерность, газ, промежуточный продукт, труд, капитал);

· доли бюджета (газ, промежуточный продукт, рабочая сила, налоги);

· доли распределяемого продукта (промежуточный продукт, инвестиции в основной капитал, конечный товар).

3. Домашние хозяйства - поведение домашнего хозяи?ства состоит в максимизации функции полезности от потребления газа и конечного продукта, а также от уровня занятости. Использованные параметры:

· бюджет;

· бюджет без зарплаты;

· зарплата;

· спрос;

· доля бюджета на конечный продукт;

· доля бюджета на газ.

Эта модель была протестирована на данных за двенадцатилетний период - с 1990 до 2002 года - и показала себя надежной. Поэтому статья 2011 года (Макаров, 2011) была основана на том же методе моделирования, однако была интегрирована с большим количеством факторов - одиннадцатью вместо трех.

В модели представлено одиннадцать экономических агентов:

1. интегрированное домашнее хозяи?ство;

2. интегрированные в одно предприятие остальные отрасли экономики;

3. нефтегазовая отрасль (ОАО “Газпром”);

4. производство и распределение электроэнергии, газа и воды;

5. прочие отрасли промышленности;

6. оптовая и розничная торговля;

7. сельское хозяи?ство;

8. государственное управление (бюджетныи? сектор);

9. транспорт и связь;

10. сектор коммерческих банков;

11. Банк России.

Результаты показали большую точность, а значит были более ценными для исследовательского процесса. Вычислимая модель общего равновесия показала, что может быть надежно использована в том числе и для расчета влияния по природному газу так же, как и по ценам на нефть. Следующим шагом стало переключение на эконометрическое исследование, более актуальное для ценовой политики по нефти (Афанасьев, 2014).

Для эконометрического исследования были использованы:

· Статистические данные Росстата (ВВП, основные фонды, труд, основные фонды инфраструктуры, среднегодовые индексы фактических цен производителеи? в капитальном строительстве).

· Данные России?ского экономического барометра (степень загрузки производственных мощностеи?).

· Данные Мирового банка (мировая цена нефти). Расчет среднегодовои? стоимости основных фондов в сопоставимых ценах 1990 г. осуществлялся на основе статистических данных Росстата по методике, изложеннои? в (Афанасьев, 2007; Афанасьев, 2008a).

Основная теоретическая проблема статей, которую разбирают авторы - количество факторов и агентов, участвующих в прогнозирующей модели. Отчетливо прослеживаемый тренд - реальные экономические показатели в вычислимой модели общего равновесия - домохозяйства, упомянутые отрасли экономики и цены на газ и нефть. Этот теоретических конструкт можно считать первым, который подчеркнул отсутствие прямой экономической зависимости между факторами, например, что самые низкие цены не всегда самый лучший выбор, а также прямую корреляцию влияния на экономику ценовой политики.

Целью данного исследования стала разработка макроэкономической модели производственной функции Российской Федерации для прогнозирования внутреннего валового продукта с учетом следующих параметров:

o среднегодовая стоимость основных фондов народного хозяйства в сопоставимых ценах 1990 г

o степень загрузки производственных мощностей в российской промышленности

o среднегодовая численность занятого в народном хозяйстве населения

o среднегодовая стоимость основных фондов отраслей транспорта и связи в сопоставимых ценах 1990 г. (инфраструктура)

o Цена на нефть марки Брент в сопоставимых ценах 2010 г. (используется в одной из версий исследованных производственных функций РФ)

o Цена на газ для Европейских стран в сопоставимых ценах 1990 г.

(используется в одной из версий исследованных производственных функций РФ). Использование цен на газ для Европейских стран, а не мировых цен обусловлено тем, что Европа является основной страной экспорта газа для России.

Глава 2. Методы

В качестве основы для исследования нами были использованы следующие данные: ВВП, основные фонды, труд, основные фонды инфраструктуры, среднегодовые индексы фактических цен производителеи? в капитальном строительстве - данные Росстата, степень загрузки производственных мощностеий - данные России?ского экономического барометра, мировая цена нефти - данные Мирового банка. Цены на газ для Европейских стран в сопоставимых ценах 1990 г. рассчитаны с учетом данных об инфляции доллара Бюро трудовой статистики США по следующей формуле:

 (1)

Где:

· - цена на газ для европейских стран в сопоставимых ценах 1990 г, в году t в кубических метрах;

· среднемесячная стоимость газа в году t в миллионах Британских тепловых единиц;

· инфляция доллара за период i;

· - отношение величин и ;

Расчет формулы (1) приведен в приложении 1.

Также в ходе анализа нами был использован критерий Дарбина--Уотсона, который рассчитывался с интервалом значимости в 5% по следующей формуле:

(2)

Где:

· - остаток в период t;

· количество рассматриваемых периодов;

На основе приведенных выше источников, были использованы следующие исходные данные (см. Таблицу 2.1):

Таблица 2.1. Исходные данные для анализа

t	,млрд. руб.	, млрд. руб.	, %	тыс. чел.	, млн. руб.	, долл./бар.	, долл./ м3
1990	644	1 871 649	1	75 325	265 806	28,65	0,10
1991	612	1 957 288	1	73 848	277 320	24,5	0,10
1992	523	2 009 054	0,73	72 071	283 913	23,14	0,08
1993	478	2 030 396	0,74	70 852	288 435	19,72	0,08
1994	417	2 014 984	0,61	68 484	289 518	18,91	0,08
1995	400	1 995 229	0,6	66 441	289 351	18,57	0,08
1996	386	1 983 823	0,54	65 950	289 427	22,9	0,08
1997	391	1 967 098	0,54	64 639	289 773	22,22	0,08
1998	371	1 953 216	0,55	63 642	290 439	15,48	0,07
1999	394	1 953 747	0,62	63 963	291 581	22,1	0,06
2000	434	1 962 932	0,66	64 517	295 215	35,54	0,10
2001	456	1 976 006	0,69	64 980	301 557	31,89	0,10
2002	477	1 993 845	0,7	65 574	309 364	32,99	0,08
2003	512	2 015 564	0,73	65 979	318 011	36,24	0,10
2004	549	2 040 209	0,74	66 407	327 755	45,05	0,10
2005	584	2 074 736	0,76	66 792	340 138	62,07	0,15
2006	632	2 119 496	0,78	67 174	353 854	72,72	0,19
2007	686	2 169 707	0,8	68 019	367 701	76,18	0,19
2008	722	2 229 842	0,77	68 474	383 852	94,95	0,28
2009	665	2 292 706	0,65	67 463	402 807	64,13	0,19
2010	695	2 350 079	0,72	67 577	419 776	79,64	0,17
2011	725	2 416 816	0,78	67 727	440 365	101,84	0,21
2012	750	2 499 424	0,79	67 968	469 915	104,06	0,23

Где:

· - валовой внутренний продукт России в сопоставимых ценах 1990 г. в году t;

· среднегодовая стоимость основных фондов народного хозяйства в сопоставимых ценах 1990 г. в году t;

· - степень загрузки производственных мощностей в российской промышленности в году t;

· - среднегодовая численность занятого в народном хозяйстве населения в году t;

· - среднегодовая стоимость основных фондов отраслей транспорта и связи в сопоставимых ценах 1990 г. в году t (инфраструктура);

· - мировая цена на нефть марки “Брент” в сопоставимых ценах 2010 г.

· - цена на газ для европейских стран в сопоставимых ценах 1990 г.

На основе этих данных нами были исследованы методом наименьших квадратов следующие функции:

· Производственная функция с учетом цен на газ для европейских стран:

(3)

· Производственная функция с учетом цен на газ для европейских стран и инфраструктуры:

(4)

В качестве базовых функций для сравнительного анализа нами были выбраны рассчитанные в статье (Афанасьев, Пономарева, 2014) производственные функции народного хозяйства:

· Производственная функция без учета инфраструктуры и мировых цен на нефть и на газ:

 (5)

· Производственная функция с учетом мировых цен на нефть марки «Брент»:

(6)

Использованный в Таблице 2.1 расчет стоимости основных фондов был произведен по следующим формулам:

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

ФВt(1990) - стоимость введенных в действие новых основных фондов в сопоставимых ценах1990 г. в году t

ФЛt(1990) - стоимость ликвидированных основных фондов в сопоставимых ценах 1990 г. в году t

ФHt - стоимость основных фондов в фактических ценах на начало года t

ФКt - стоимость основных фондов в фактических ценах на конец года t

ФBt - стоимость введенных в действие новых основных фондов в фактических ценах в году t

Таблица 2.2. Расчет среднегодовой стоимости основных фондов народного хозяйства России в сопоставимых ценах 1990 г. за 1991-2012 года

Год	В фактических ценах, млн руб. (до 1998 г. - неденоминированных)	ИКС, в разах к предыдущему году*	ИЛ в разах к предыдущему году	В сопоставимых ценах 1990 г., млн неденоминированных руб.
	Наличие на начало отчетного года	Введено в действие новых	Ликвидировано (списано)	Наличие на конец отчетного года			Наличие на начало отчетного года	Введено в действие новых	Ликвидировано (списано)	Наличие на конец отчетного года	Среднегодовая стоимость
1990	1 833 568	135 925	41 191	1 926 916	1,00	-	-	-	-	-	1 871 649
1991	1 926 916	175 540	41 719	2 061 141	1,71	1,00	1 926 916	102 463	41 719	1 987 660	1 957 288
1992	41 808 023	2 005 179	606 689	43 214 607	16,10	20,28	1 987 660	72 697	29 910	2 030 447	2 009 054
1993	43 214 607	15 093 139	958 938	63 860 780	11,60	1,00	2 030 447	47 172	47 276	2 030 344	2 030 396
1994	1 189 560 972	72 349 654	27 727 669	1 221 494 279	5,30	18,63	2 030 344	42 665	73 385	1 999 623	2 014 984
1995	5 182 039 730	230 406 948	93 864 056	5 306 460 330	2,73	4,24	1 999 623	49 770	58 558	1 990 835	1 995 229
1996	13 072 378 021	334 301 914	221 157 712	13 250 160 200	1,72	2,46	1 990 835	41 984	56 007	1 976 812	1 983 823
1997	13 286 271 536	406 471 841	253 452 937	13 411 950 567	1,15	1,00	1 976 812	44 583	64 011	1 957 384	1 967 098
1998	14 125 670	428 564	220 572	14 277 540	1,06	1,05	1 957 384	44 555	52 892	1 949 047	1 953 216
1999	14 206 427	597 306	157 999	14 327 234	1,31	1,00	1 949 047	47 476	38 077	1 958 446	1 953 747
2000	16 479 505	841 245	181 607	17 335 233	1,42	1,15	1 958 446	47 022	38 050	1 967 418	1 962 932
2001	20 162 861	1 115 886	184 789	21 414 799	1,24	1,16	1 967 418	50 463	33 287	1 984 594	1 976 006
2002	24 430 544	1 615 063	290 000	26 333 273	1,14	1,14	1 984 594	64 294	45 791	2 003 096	1 993 845
2003	30 329 106	1 815 658	295 665	32 173 286	1,10	1,15	2 003 096	65 470	40 535	2 028 032	2 015 564
2004	32 541 444	1 972 112	287 079	34 873 724	1,12	1,01	2 028 032	63 267	38 912	2 052 386	2 040 209
2005	38 366 273	2 943 686	309 183	41 493 568	1,14	1,10	2 052 386	82 794	38 093	2 097 087	2 074 736
2006	43 822 840	3 252 436	320 797	47 489 498	1,11	1,06	2 097 087	82 242	37 424	2 141 906	2 119 496
2007	54 251 541	4 296 411	379 410	60 391 454	1,15	1,14	2 141 906	94 347	38 744	2 197 508	2 169 707
2008	64 533 994	5 744 850	429 373	74 441 095	1,19	1,07	2 197 508	105 700	41 032	2 262 176	2 229 842
2009	76 218 866	6 356 223	537 331	82 302 969	1,05	1,02	2 262 176	111 212	50 151	2 323 236	2 292 706
2010	85 664 471	6 275 935	563 203	93 185 612	1,05	1,04	2 323 236	104 188	50 503	2 376 921	2 350 079
2011	94 876 442	8 813 314	614 888	108 001 247	1,09	1,02	2 376 921	133 944	54 155	2 456 711	2 416 816
2012	108 819 425	10 338 476	702 185	121 268 908	1,07	1,01	2 456 711	146 804	61 379	2 542 136	2 499 424
Источ-ники	ГМЦ Росстата	Росстат	Расчеты авторов по формулам (1)-(6), за 1990 г. - Росстат

ФЛt - стоимость ликвидированных основных фондов в фактических ценах в году t

ИКСt - среднегодовой индекс фактических цен производителей в капитальном строительстве в году t (январь-декабрь отчетного года к январю-декабрю предыдущего года)

ИЛt - индекс фактической переоценки основных фондов в году t.

Детальный анализ исследуемых функций и их прогнозной силы был сфокусирован на периоде с 2005 по 2012 год в связи с тем, что данный период является актуальным, однако, сложным для анализа, так как он включает в себя масштабный кризис 2008 года. Также, в данный период наблюдался рост значимости экспорта газа для Российской экономики, что также сказывается на актуальности исследования данного периода.

В качестве обучающей выборки для детального анализа выбран период с 1990 по 2004 год.

Глава 3. Практическая реализация

В результате исследования нами были проанализированы каждые из приведенных выше производственных функций - производственная функция с учетом цен на газ для европейских стран (3) и производственная функция с учетом цен на газ для европейских стран и инфраструктуры (4). Также был проведен сравнительный анализ функций, в ходе которого функции (3) и (4) были сравнены между собой и с функциями (5), (6), вычисленными в статье (Афанасьев, 2014).

Функция с учетом цен на газ для европейских стран (3):

В ходе эконометрического анализа данной функции (см. табл. 3.1), автором было показано, что функция (3) адекватно описывает процесс расширенного воспроизводства народного хозяи?ства России?скои? Федерации. Также были получены следующие результаты:

· Коэффициент детерминации находится на приемлемом уровне для любого периода регрессии функции (см. таблицу 3.1).

· Функция (3) устойчива в тесте DW на автокорреляцию для периодов регрессии с 1990-2000 по 1990-2010. Однако, для периодов регрессии с 1990-1995 по 1990-1999 функция (3) менее устойчива в тесте DW на автокорреляцию и не позволяет отбросить гипотезу об автокорреляции на этих периодах.

· В результате проверки коэффициентов на значимость t-статистики выявлено, что коэффициент удовлетворяет значению интервала значимости в 5% начиная с периода 1990-1996, коэффициент удовлетворяет значению интервала значимости в 5% начиная с периода 1990-2005, а коэффициент (соответствующий влиянию цен на газ) удовлетворяет значению интервала значимости в 5% начиная с периода 1990-2004.

· Эластичности ВВП по капиталу и труду 1 - производственной функции (3) являются достаточно устойчивыми в 1990-2002 гг., из чего можно сделать вывод, что модель выбрана корректно. Коэффициент также стабилизируется в 1990-2004 гг, что можно обусловить растущей значимостью экспорта газа в Российской экономике в этих годах.

Таблица 3.1. Результаты эконометрического исследования функции (3) за период с 1990-2012 гг.

Конец периода	Коэффициенты и в скобках t-статистики		DW	DWtest
1993	-1,09(-0,14)	-2,29(-0,59)	36,9(0,78)	0,85	2,24
1994	-6,64(-1,76)	0,38(0,2)	6,11(0,24)	0,88	2,90
1995	-7,9(-6,96)	1,03(1,68)	-2,2(-0,25)	0,91	3,04	-1
1996	-7,36(-15,52)	0,74(2,83)	1,75(0,39)	0,92	2,99	0
1997	-7,21(-18)	0,68(3)	2,2(1)	0,92	2,53	0
1998	-7,21(-20)	0,68(4)	2,21(1)	0,93	2,61	0
1999	-7,21(-25)	0,68(5)	2,28(1)	0,93	2,62	0
2000	-7,28(-26)	0,72(6)	1,44(1)	0,92	2,29	1
2001	-7,29(-28)	0,73(7)	1,14(1)	0,92	2,19	1
2002	-7,35(-29)	0,76(8)	0,84(1)	0,92	2,25	1
2003	-7,38(-30)	0,77(8)	0,97(1)	0,92	2,14	1
2004	-7,43(-27)	0,77(7)	1,41(1)	0,91	1,89	1
2005	-7,4(-29)	0,76(8)	1,77(3)	0,92	2,07	1
2006	-7,42(-31)	0,77(9)	1,59(4)	0,94	2,02	1
2007	-7,42(-31)	0,76(9)	1,75(5)	0,95	2,13	1
2008	-7,51(-33)	0,8(10)	1,41(6)	0,96	2,09	1
2009	-7,41(-26)	0,77(8)	1,64(6)	0,94	2,17	1
2010	-7,48(-25)	0,79(8)	1,68(6)	0,94	2,31	1
2011	-7,45(-26)	0,78(8)	1,66(6)	0,94	2,52	0

Где:

· - коэффициент детерминации;

· значения статистик Дарбина-Уотсона;

· DWtest- результат проверки гипотезы автокорреляции в соответствии со значениями статистик Дарбина-Уотсона, где значение -1 соответствует подтвержденной гипотезе о наличии автокорреляции, 0 соответствует высокой возможности автокорреляции и 1 соответствует опровергнутой гипотезе о наличии автокорреляции.

В свою очередь, анализ прогнозной силы данной функции (см. Таблицы 3.2, 3.3, Рисунки 3.1, 3.2) показывает, что она с достаточно высокой точностью прогнозирует ВВП до 2011 года включительно для периодов регрессии с 1990-2000 по 1990-2009 гг. На основе анализа были сделаны следующие выводы:

· Величина относительной ошибки APE для этих периодов регрессии существенно возрастает в 2009 г., что говорит о плохой способности функции прогнозировать ВВП в периоды кризисов.

· Для периодов регрессии с 1990-1993 по 1990-1999 гг. и с 1990-2010 по 1990-2011 гг., абсолютные величины относительных ошибок прогноза APE также существенны (см. рис. 3.1).

Таблица 3.2. Ошибка ex-post прогноза АРЕ на 1995-2003 гг. по функции (3), в %

Год ex-post прогноза	Обучающая выборка за период с 1990 г.
	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003
1996	7,5
1997	3,2	1,2
1998	4,7	5,0	4,9
1999	8,5	6,2	6,4	6,8
2000	32,5	21,6	22,5	18,5	16,5
2001	21,0	14,1	14,7	12,1	10,6	2,4
2002	20,0	12,8	13,4	10,5	9,0	0,1	0,5
2003	22,6	14,0	14,7	10,8	9,1	1,8	2,7	2,5
2004	37,7	22,3	23,6	16,4	13,9	4,1	5,4	5,2	4,1
2005	84,2	49,9	52,6	37,0	32,4	2,1	4,3	3,9	2,0
2006	114,6	65,8	69,5	47,7	41,6	3,2	6,0	5,5	3,1
2007	117,9	66,2	70,0	46,8	40,4	6,3	9,1	8,6	6,1
2008	196,8	103,6	110,1	72,0	62,1	6,8	10,5	9,8	6,5
2009	64,5	31,0	33,6	19,2	14,8	17,0	19,0	18,6	16,9
2010	126,3	68,8	73,0	47,9	41,1	8,5	11,5	10,9	8,4
2011	251,6	136,0	144,0	96,1	84,2	1,4	3,0	2,2	1,7
2012	263,6	142,8	151,1	100,6	88,2	2,3	2,3	1,4	2,6
Среднее	81,0	47,6	53,6	38,7	35,7	4,7	6,8	6,9	5,7

Таблица 3.3. Ошибка ex-post прогноза АРЕ на 2004-2011 гг. по функции (3), в %

Год ex-post прогноза	Обучающая выборка за период с 1990 г.
	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
2005	1,3
2006	1,1	0,1
2007	1,8	2,8	2,9
2008	0,5	2,0	2,1	0,6
2009	13,9	14,6	14,7	13,9	13,8
2010	3,8	4,9	5,0	3,9	3,7	1,4
2011	8,8	7,1	7,0	8,7	9,0	12,5	12,9
2012	10,0	8,1	8,0	9,8	10,2	13,6	14,0	10,2
Среднее	5,1	5,7	6,6	7,4	9,2	9,2	13,5	10,2

· Как видно из рис. 3.1, абсолютная величина ошибки ex-post прогноза APE для периода 2005-2012гг. при периоде обучающей выборки 1990-2004гг. очень низка для докризисного периода, находясь в диапазоне от 0.5 до 2 процентов. Однако, ситуация резко меняется в посткризисный период - с 2009 по 2012 величина ошибки колеблется в диапазоне от 4 до 14 процентов.

Рис. 3.1. Ошибки ex-post прогноза APE на России на 2005-2012 гг. по функции (3), исследованнои? в 1990- 2004 гг. (см. табл. 3.3)

· Направления динамики ex-post прогнозов на 2005-2012гг. совпадают с направлениями динамики значений фактического ВВП на этом периоде (см. рис. 3.2).

Рис. 3.2. Фактическии? и ex-post прогнозныи? ВВП России в сопоставимых ценах 1990 г. на 2005-2012 гг. по функции (3), исследованнои? в 1990- 2004 гг.

Производственная функция с учетом цен на газ для европейских стран и инфраструктуры (4):

В результате вычисления данной функции с учетом исходных данных, были получены следующие результаты (см. табл. 3.4):

· Функция (4) также адекватно описывает процесс расширенного воспроизводства народного хозяи?ства России?скои? Федерации.

· Коэффициент детерминации находится на высоком уровне для любого периода регрессии функции (см. табл. 3.4).

· Начиная с периода регрессии 1990-2003 гг. функция (4) устойчива в тесте DW на автокорреляцию и позволяет отбросить гипотезу об автокорреляции.

Таблица 3.4. Результаты эконометрического исследования функции (4) за период с 1990-2012 гг

Конец периода	Коэффициенты и в скобках t-статистики		DW	DWtest
1993	20,53	-1,94	28,51	-1,75	1,00	0,46
1994	15,95(0,92)	0,61(0,36)	-0,96(-0,04)	-1,81(-1,33)	0,96	2,11
1995	15,98(1,29)	0,86(1,91)	-4,35(-0,67)	-1,85(-1,94)	0,97	2,29	-1
1996	16,85(1,53)	0,61(3,11)	-0,97(-0,28)	-1,88(-2,2)	0,97	2,07	-1
1997	17,93(1,73)	0,56(3,19)	-0,74(-0,23)	-1,95(-2,43)	0,97	1,63	0
1998	16,47(1,75)	0,52(3,41)	0,5(0,21)	-1,84(-2,52)	0,97	2,11	0
1999	16,45(2)	0,51(5)	0,73(1)	-1,83(-3)	0,97	2,12	0
2000	11,26(2)	0,53(5)	1,48(2)	-1,43(-3)	0,97	2,30	0
2001	5,94(1)	0,56(5)	1,89(2)	-1,02(-3)	0,96	2,52	0
2002	-3,65(-1)	0,73(7)	0,84(1)	-0,29(-1)	0,92	2,21	0
2003	-7,48(-2)	0,77(7)	0,97(1)	0,01(0)	0,92	2,15	1
2004	-10,4(-4)	0,79(7)	1,17(1)	0,23(1)	0,92	2,07	1
2005	-10,49(-4)	0,79(8)	1,26(2)	0,24(1)	0,93	2,15	1
2006	-10,54(-4)	0,8(9)	1,1(2)	0,24(1)	0,95	2,11	1
2007	-10,78(-4)	0,8(9)	1,17(2)	0,26(1)	0,96	2,16	1
2008	-11,46(-5)	0,82(11)	0,9(2)	0,31(2)	0,97	2,16	1
2009	-13,74(-7)	0,81(10)	0,7(2)	0,5(3)	0,96	1,88	1
2010	-13,42(-8)	0,81(10)	0,74(2)	0,47(4)	0,97	2,08	1
2011	-11,98(-8)	0,78(9)	0,9(3)	0,36(3)	0,96	2,25	1

Проверка коэффициентов на значимость t-статистики показывает, что коэффициент удовлетворяет значению интервала значимости в 5% начиная с периода 1990-2004, коэффициент - начиная с периода 1990-1997, а коэффициент по газу удовлетворяет значению интервала значимости в 5% начиная с периода 1990-2004, коэффициент по инфраструктуре, в свою очередь, удовлетворяет значению интервала значимости в 5% только в периодах с 2008 года. Несмотря на это, результаты ex-post прогноза (таблица 3.5, 3.6, рис. 3.3, 3.4) показывают, что с включением коэффициента по инфраструктуре , производственная функций в лучшей степени прогнозирует ВВП, чем при его отсутствии.

Интересный тренд показывают динамики эластичности по газу и инфраструктуре: с 2005 г. плавно снижается величина коэффициента при газе на фоне растущей величины коэффициента при инфраструктуре в период 2004-2009 гг. Вероятной причиной такой динамики является снижение значимости экспорта энергоносителей (при этом, значимость газа все еще остается существенной) и повышается доля инфраструктуры, что логично - в 2004-2009 гг. роль инфраструктуры значительно повысилась, иллюстрируя переход Российской экономики на инновационный путь развития в этот период. Между тем, начиная с 2010 г. значимость инфраструктуры стала уменьшаться, что связано прежде всего с последствиями мирового финансово-экономического кризиса.

Также интересен факт отрицательной эластичности по инфраструктуре в период с 1993 по 2002. В целом, такая динамика может быть объяснена политическими причинами - деньги затраченные на улучшение инфраструктуры не доходили до реальной инфраструктуры, приводя к тому, что инвестиции в инфраструктуру являлись по сути выводом денег из экономики страны.

Несмотря на незначительность коэффициентов на указанных выше периодах, производственная функция с учетом цен на газ для европейских стран и инфраструктуры (4) позволяет с высокой точностью прогнозировать ВВП до 2011 года включительно для периодов регрессии с 1990-1996. Величина относительной ошибки APE для этих периодов регрессии также значительно возрастает в 2009-2010 гг., однако быстро снижается в последующие годы, что говорит о лучшей способности данной функции прогнозировать ВВП в посткризисный период.

Таблица 3.5. Ошибка ex-post прогноза АРЕ на 1995-2003 гг. по функции (4), в %

<...

Год ex-post прогноза	Обучающая выборка за период с 1990 г.
	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003
1996	7,0
1997	8,0	4,5
1998	0,4	0,7	0,0
1999	9,2	0,6	0,3	0,3
2000	3,6	3,9	5,2	5,2	5,3
2001	3,8	3,3	4,5	4,5	4,6	2,6
2002	0,0	3,9	4,1	4,2	4,2	3,8	3,7
2003	5,8	3,6	3,2	3,2	3,2	4,1	4,5	4,3
2004	11,1	7,1	6,6	6,6	6,6	7,9	8,4	8,3	7,7
2005	20,7	2,4	0,1	0,1	0,3	4,7	6,4	7,4	6,2
2006	30,2	1,0	5,2	5,2	6,0	2,8	5,7	7,8	6,1
2007	31,9	3,8	0,2	0,1	0,5	7,3	10,0	11,9	10,2
2008	48,2	7,3	16,5	16,6	18,2	0,4	5,2	9,9	7,0
2009	39,6	12,0	7,9	7,9	7,3	14,9

Подобные документы

• Экономика на предприятии связи

  Расчет основных производственных фондов. Износ основных фондов и амортизационные отчисления. Показатели эффективности использования основных фондов. Расчет экономических показателей конечных результатов на предприятии. Кадровый потенциал предприятия.
  
  курсовая работа [48,3 K], добавлен 12.12.2013
  

• Транспортный комплекс России: виды, состав, проблемы и тенденции развития

  Понятие транспортной инфраструктуры, состав и назначение. Экономические показатели развития транспорта. Прогнозные оценки и ожидаемые результаты развития автомобильного транспорта России до 2015 года. Основные параметры мировой транспортной системы.
  
  курсовая работа [55,0 K], добавлен 10.08.2013
  

• Статистический анализ основных фондов

  Экономическая сущность основных фондов. Организационно-экономическая характеристика предприятия. Анализ основных фондов предприятия. Анализ состава и структуры основных фондов. Оценка основных фондов. Анализ физического износа основных фондов.
  
  реферат [75,2 K], добавлен 17.05.2004
  

• Анализ основных фондов предприятия

  Сущность, классификация основных фондов. Виды оценок основных фондов. Показатели статистического анализа основных фондов. Система показателей наличия, состава и движения основных фондов. Показатели состояния и эффективности использования основных фондов.
  
  курсовая работа [205,5 K], добавлен 11.09.2015
  

• Оценка и эффективность использования основных фондов МСП-112

  Классификация и отраслевая структура основных фондов. Износ основных фондов. Амортизация основных фондов. Воспроизводство основных фондов. Система показателей использования основных фондов. Эффективность использования основных фондов.
  
  дипломная работа [2,6 M], добавлен 06.03.2008
  

• Проектирование производственной инфраструктуры МУПБО "Бодрость"

  Задачи производственной инфраструктуры на современном этапе. Анализ конъюнктуры рынка. Характеристика производственной инфраструктуры предприятия. Рекомендации по совершенствованию производственной инфраструктуры.
  
  дипломная работа [263,9 K], добавлен 03.08.2002
  

• Оптимизация использования основных фондов

  Сущность основных фондов. Методы оценки основных фондов. Классификация основных фондов. Структура основных фондов. Износ и амортизация основных фондов. Показатели использования основных фондов. Пути улучшения использования основных фондов.
  
  курсовая работа [29,6 K], добавлен 15.06.2003
  

• Воспроизводство основных производственных фондов (на примере ФГУП "СУ № 701" при Спецстрое России)

  Экономическая сущность и структура основных производственных фондов. Износ основных производственных фондов и роль амортизации в их воспроизводстве. Инвестиции в основной капитал. Анализ кредиторской задолженности. Оценка ликвидности и платежеспособности.
  
  курсовая работа [888,7 K], добавлен 09.12.2013
  

• Анализ использования основных средств

  Анализ использования основных фондов на металлургических предприятиях России. Тенденции использования основных фондов. Методика анализа использования основных фондов. Комплексный анализ производственно хозяйственной деятельности литейного завода.
  
  курсовая работа [103,0 K], добавлен 21.03.2012
  

• Анализ использования основных фондов

  Характеристика предприятия, его организационная структура и направления деятельности. Анализ качественного состояния основных фондов и использования производственной мощности. Оценка финансовых результатов и имущественного положения предприятия.
  
  курсовая работа [67,9 K], добавлен 25.04.2015
  

• Статистическое изучение использования основных производственных фондов на предприятии

  Предмет, метод и задачи статистического изучения основных фондов. Анализ состава и структуры основных производственных фондов. Факторный анализ фондоотдачи и ее влияние на выпуск продукции. Эффективность использования основных производственных фондов.
  
  курсовая работа [1,2 M], добавлен 21.08.2011
  

• Исследование соотношения и эффективности различных форм воспроизводства основных фондов

  Способы преодоления негативных показателей воспроизводства основных фондов, построение моделей, способствующих улучшению состояния и использования основных фондов. Пути решения основных проблем, связанных с эффективностью воспроизводства основных фондов.
  
  курсовая работа [38,1 K], добавлен 09.12.2010
  

• Анализ эффективности использования основных фондов

  Составные элементы собственного капитала предприятия. Понятие, состав и структура основных фондов, активная и пассивная часть основных фондов. Сущность основных средств. Расчет годовой суммы амортизационных отчислений. Воспроизводство основных фондов.
  
  курсовая работа [35,8 K], добавлен 21.01.2012
  

• Эффективность использования основных фондов предприятия

  Понятие основных производственных фондов, их социально-экономическая природа и состав фондов, роль в экономике предприятия. Кругооборот основных фондов и методика их оценки. Пути повышения эффективности использования основных производственных фондов.
  
  курсовая работа [804,6 K], добавлен 11.03.2012
  

• Износ и амортизация основных производственных фондов

  Состав и классификация основных фондов организации, их характеристика. Анализ использования основных фондов в организации МУ "Управление образования". Методы оценки основных фондов и начисления амортизации. Состояние и обновление основных фондов.
  
  курсовая работа [47,7 K], добавлен 22.07.2011
  

• Оценка использования основных фондов предприятия

  Повышение эффективности использования основных фондов и производственных мощностей предприятий. Социально-экономическая сущность основных фондов, система их статистических данных. Балансовый метод для изучения состояния и движения основных фондов.
  
  курсовая работа [650,9 K], добавлен 26.01.2012
  

• Основные фонды предприятия и их оценка

  Сущность основных фондов, их состав, виды и структура. Амортизация основных средств и формирование амортизационной политики. Переоценка основных фондов, ее влияние на уровень налогообложения. Отражение результатов переоценки в учете и отчетности.
  
  курсовая работа [28,4 K], добавлен 02.07.2012
  

• Основные фонды

  Оценка основных производственных фондов. Виды износа основных производственных фондов. Основные направления улучшения использования основных фондов на примере предприятия. Анализ обеспечения и эффективности использования основных производственных фондов.
  
  курсовая работа [275,1 K], добавлен 11.03.2012
  

• Анализ и экономическая оценка эффективности использования основных фондов предприятия ООО "Гостиный двор-2001"

  Экономическая природа и состав основных фондов, методы их оценки и анализа. Роль амортизации в обновлении основных фондов, способы ее начисления. Анализ влияния цен и трудовых ресурсов на объем товарооборота, эффективности использования основных фондов.
  
  курсовая работа [77,2 K], добавлен 29.12.2012
  

• Совершенствование управления основными фондами

  Сущность, значение, классификация и функции основных фондов предприятия. Эффективность использования и показатели оценки основных фондов ИП Васильев С.Е.: характеристика деятельности, анализ состава и структуры основных фондов, направления оптимизации.
  
  дипломная работа [324,9 K], добавлен 07.02.2012
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам