20.12.2020Разное

Прогнозирование инфляции в российской федерации является прогнозом: Прогнозируемая инфляция

Содержание

Прогноз динамики инфляции в России

Библиографическое описание:


Цыбаева, А. Е. Прогноз динамики инфляции в России / А. Е. Цыбаева, В. И. Чебыкина, Д. А. Чубаров. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 27 (265). — С. 15-18. — URL: https://moluch.ru/archive/265/61432/ (дата обращения: 01.09.2020).



Ключевые слова: прогноз, инфляции, сезонная модель ARIMA, гребневая регрессия, лассо регрессия.

Монетарное регулирование экономики есть неотъемлемый элемент макроэкономической политики государства. В 2014 году Центральный Банк Российской Федерации перешел на инфляционное таргетирование, обеспечивая при этом ценовую стабильность. По согласованию с Правительством РФ Банк России установил среднесрочную цель по инфляции на уровне 4 % в год [1].

Учитывая вышесказанное, важность прогнозирования уровня инфляции очевидна. Практически каждый гражданин РФ обращает на нее внимание и задается вопросом о том, когда цены вырастут и насколько. Домохозяйствам и предприятиям нужны оценки будущих цен для принятия взвешенных и обоснованных решений. Политики, чья работа заключается в оказании помощи в принятии этих решений путем поддержания стабильных цен, нуждаются в точных прогнозах, чтобы отслеживать инфляцию и вносить коррективы в курс при необходимости. Кроме того, центральные банки полагаются на прогнозы инфляции не только для информирования денежно-кредитной политики, но и для закрепления инфляционных ожиданий и, следовательно, повышения эффективности политики. Действительно, с целью улучшения процесса принятия экономических решений многие центральные банки регулярно публикуют сведения о прогнозе инфляции.

В данной работе будут рассмотрены методы предсказания, использующие модель ARIMA, а также построенные на основе гребневой регрессии.

Для измерения уровня инфляции выбран индекс потребительских цен. В России при расчете данного индекса используется потребительская корзина, содержимое которой утверждается Федеральным законом № 44-ФЗ «О потребительской корзине в целом по Российской Федерации». В нее входят как продовольственные и непродовольственные товары, так и услуги различного рода.

Данные

В данной работе использована официальная статистика об уровне цен, публикуемая Росстатом [2]. Действуя согласно теории статистики, для получения ИПЦ за определенный период требуется перемножить все входящие в этот временной промежуток индексы, объясняющие изменение цен в отчетном периоде по сравнению с предыдущим.

Здесь будет рассмотрена ежемесячная динамика инфляции в России за период с января 1999 года по март 2019 года (Рис. 1), рассчитанная на основе ИПЦ по формуле:

Рис.1. Динамика инфляции в России

Все данные разделены на две части (Рис. 1): тренировочную и тестовую. Тренировочная выборка нужна для обучения модели, тестовая — для проверки качества.

Перед непосредственным построением моделей проведена предобработка данных:

– Проверка на выбросы:

где — первая квартиль, — третья квартиль;

– Данные стандартизированы ().

Оценивание качества прогнозов производится с помощью среднеквадратичной ошибки, вычисляемой по формуле:

где — наблюдаемое значение инфляции, — построенное моделью.

Сезонная ARIMA модель

Сезонная модель ARIMA (SARIMA) — это сезонная интегрированная модель авторегрессии — скользящего среднего [3], являющаяся расширением модели ARIMA на временные ряды с сезонностью, которая в свою очередь является обобщением модели ARMA.

С помощью лаговых операторов данная модель записывается следующим образом [3]:

где — порядок сезонной авторегрессии, — порядок интегрирования сезонной составляющей, — порядок сезонной модели скользящего среднего, — случайная ошибка, — порядок авторегрессии тренда, — порядок интегрирования исходных данных, — порядок модели скользящего среднего, — период временного ряда.

Построение модели реализовано на языке Python в библиотеке Statsmodels.

Гиперпараметры настраиваются путем поиска в сетке набора конфигураций параметров и определения того, какие комбинации работают лучше для данного одномерного временного ряда. В качестве меры качества используется информационный критерий Акаике (AIC). Получены следующие значения параметров:

На графике (Рис. 2) показана реальная динамика инфляции (желтая линия) и предсказанные значения с помощью модели (голубая линия) на тестовой выборке.

Рис. 2. Реальные и предсказанные значения моделью SARIMA

Гребневая регрессия

Гребневая регрессия (Ridge Regression) — это регрессионная модель с регуляризацией [4].

Модель гребневой регрессии (Ridge Regression) реализована на языке Python в библиотеке Scikit-learn. Прогнозирование осуществляется в режиме псевдореального времени на отложенных выборках со скользящим годовым окном (12 месячных значений).

Гиперпараметр данной модели найден на кросс-валидации (перекрестной проверке). Этот подход используется для анализа поведения модели на независимых данных. Получено: .

На графике (Рис. 3) построена динамика наблюдаемой инфляции (желтая линия) и предсказанной с помощью гребневой регрессии (голубая линяя).

Рис. 3. Реальные и предсказанные значения Гребневой регрессией (Ridge)

Результаты

Модели показали следующие значения ошибки на тестовой выборке:

– Модель SARIMA: ;

– Гребневая регрессия:

На основании результатов анализа временного ряда инфляции и его прогнозирования можно сделать вывод, что прогноз, построенный с помощью гребневой регрессии, значительно точнее, чем прогноз, основанный на сезонной модели ARIMA. А, следовательно, гребневая регрессия с учетом всех достоинств и некоторых недостатков может и должны быть использована в прогнозировании динамики инфляции в России.

Литература:

  1. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики. http://www.cbr.ru/publ/ondkp/.
  2. Официальный сайт Центрального Банка России http://www.gks.ru/.
  3. P. Arumugam, R. Saranya Outlier Detection and Missing Value in Seasonal ARIMA Model Using Rainfall Data \\ Materials Today: Proceedings on ScienceDirect. 2018. Vol. 5. Issue 1. Part 1. P. 1791–1799.
  4. К. В. Воронцов Лекции по алгоритмам восстановления регрессии 2007.

Основные термины (генерируются автоматически): ARIMA, гребневая регрессия, SARIMA, Россия, сезонная модель, Модель, скользящее среднее, желтая линия, потребительская корзина, Российская Федерация.

Эксперты прогнозируют рост инфляции и неизменность ставки ЦБ — Экономика и бизнес

МОСКВА, 19 марта. /ТАСС/. Инфляция может вырасти до 6% при низких ценах на нефть, однако ключевая ставка ЦБ останется неизменной. Об этом сообщили опрошенные ТАСС эксперты.

Как отмечает директор аналитического департамента «Локо-Инвест», бывший главный прогнозист МЭР Кирилл Тремасов, сценарий того, что может произойти с экономикой в 2020 году при обвале цен на нефть, был представлен ЦБ в Основных направлениях кредитно-денежной политики осенью 2019 года.

«Этот сценарий предполагает сокращение ВВП на 1,5-2%, обвал инвестиций на 5,5-6%, снижение спроса домохозяйств на 1,5-2%, коллапс импорта на 12,5-13%. Инфляция разгонится до 6,5-8%», — сказал Тремасов.

Он подчеркнул, что эти цифры не стоит воспринимать буквально, поскольку ЦБ представил прогноз осенью, а с того времени произошел ряд событий, меняющих траекторию ряда прогнозных индикаторов. Так, инфляция в 2019 году оказалась меньше, чем ожидал ЦБ — 3,04% против прогнозируемых ЦБ 3,2-3,7%, а в январе-феврале опустилась еще ниже прогнозной траектории.

«Таким образом, кризисный сценарий стартует с более низкой инфляции. В итоге вместо прогноза ЦБ 6,5-8% мы, скорее всего, будем иметь более сдержанный рост цен, в пределах 6%. Если станет понятно, что инфляция не выходит за пределы 5-6% и не будет дружного ухода инвесторов со всех ЕМ (Emerging markets — развивающиеся рынки, — прим. ТАСС), то в таком сценарии ЦБ может даже избежать повышения ставки», — сказал эксперт.

По мнению директора аналитического департамента ИК «Регион» Валерия Вайсберга, ключевая ставка ЦБ останется на уровне 6%. «Ставку оставят без изменений, и при этом ЦБ даст понять, что при стабилизации ситуации готов дальше смягчать денежно-кредитную политику. Ключевой параметр — обновленный прогноз по инфляции: пиковый диапазон и уровень на год вперед», — сказал эксперт.

Вайсберг подчеркивает, что ослабление рубля означает несколько более высокий уровень инфляции, но всплеск будет непродолжительным. Эксперт выразил надежду, что цены на нефть недолго будут на таком низком уровне. «Огромные стимулы в мире обсуждаются, они в принципе уже адекватны масштабу проблемы», — заявил Вайсберг.

Цены на нефть

Заведующий Лабораторией структурных исследований Института прикладных экономических исследований РАНХиГС Алексей Ведев считает, что цены на нефть и значение обменного курса вернутся на прежний уровень, но по итогам года вероятны дефицит бюджета и ускорение инфляции. «Я думаю, может быть коррекция, причем достаточно быстрая, в течение месяца — полутора.

«Конечно, с $26 мы можем опять отрасти до 40. Я не верю в то, что может быть цена на нефть в $60-70 за баррель, хотя до цены отсечки, до $43, она может отрасти», — сказал эксперт.

«Приблизительно, я думаю, вряд ли будет больше 3% (дефицит, — прим. ТАСС), но с учетом того, что дефицит определяется еще и расходами, а расходы, они как бы рукотворны. Это такая реальность, и в такой ситуации, конечно, надо деньги использовать из резервов, из ФНБ», — добавил Ведев.

Инфляция, ее измерение и методы прогнозирования — Студопедия

Инфляция представляет собой обесце­нение бумажных денег, т.е. переполнение сферы обращения бу­мажными деньгами, не обеспеченными товарами. Инфляция — это сложное социально-экономическое явление, порождаемое диспропорциями воспроизводства.

Под инфляциейследует понимать дисбаланс спроса и пред­ложения, а также нарушение других пропорций национального хозяйства, проявляющееся в росте цен.

Выделяют три вида инфляции: умеренная, га­лопирующая, гипер- и суперинфляция.

Умеренная инфляция — это инфляция, при которой темпы прироста цен не превышают 10 % в год. Такая инфляция корректирует цены и в условиях конкуренции рассматривается как благо для экономического развития, так как она побуждает производство необходимых товаров.

При галопирующей инфляции темпы прироста цен приобретают стремительный характер и колеблются от 10 до 200 % в год, что создает серьезное напряжение для экономики. В этих условиях контракты «привязываются» к росту цен или к иностранной валюте, например к доллару США, деньги уско­ренно материализуются.

При гипер- и суперинфляции цены растут астроно­мическими темпами. В условиях гипер- и суперинфляции деньги вытесняются из оборота, на смену то­варно-денежному обращению приходит бартер. Расхождение динамики цен и зарплаты становится катастрофичес­ким.

Перечисленные виды инфляции называются открытой инфляцией. Скрытая (подав­ленная) инфляцияпротекает при дефиците това­ров и услуг в условиях гос-го контроля над ценами.



Инфляция м. б. сбалансированной, когда умеренный рост цен одновременно распространяется на большинство то­варов и услуг, и несбалансированной, когда рост цен на раз­личные товары происходит различными темпами. Выделяют ожидаемую инфляцию, которая предсказывается и прогнозируется заранее, и неожидаемую, характеризующую­ся внезапным скачком цен.

Основные типы инфляции: инфляцию спроса и инфляцию предложения (издержек).

Инфляция спроса— нарушение равновесия между совокупным спросом и совокупным предложением со сторо­ны спроса. Наблюдается когда денежные до­ходы населения и предприятий растут быстрее, чем реальный объем товаров и услуг. Причем спрос может быть увеличен как от лица государства (рост военных и соц-х зака­зов), так и от лица предпринимателя (повышение спроса на товары), а также в результате роста покупательной способности населения. Появляются денеги, не обеспеченные товарами, в результате происходит рост цен. Такая инфляция считается классической.


Инфляция предложения— рост цен, спровоциро­ванный увеличением издержек производства. Рост издержек происходит вследствие спада производства, роста цен на сырье, материалы, энергоресурсы, повышения зарплаты, изменения курса валюты, ставок налогов и влияния др. факторов.

На практике часто одновременно имеют место инфляция спроса и инфляция предложения. Инфляционные процессы усиливаются при эмиссии бумажных денег, увеличении де­фицита госбюджета, снижении платежеспособности пред­приятий.

Темп инфляциипоказывает, с какой скоростью она изменя­ется или будет изменяться в текущем (прогнозируемом) перио­де по отношению к предыдущему. Инфляция измеряется с по­мощью индексов потребительских цен (ИПЦ). Расчет темпа инфляции осуществляется следующим образом:

 
Темп инфляции, % 		 
= 		ИПЦ текущего периода –
— ИПЦ базисного периода 		 
* 		 
 
 
ИПЦ базисного периода  

Индекс потребительских ценопределяет изменение во вре­мени стоимости фиксированного набора товаров и услуг, пот­ребляемых населением:

 
ИПЦ, % 		 
= 		Цена «рыночной корзины» в текущем периоде  
* 		 
 
Цена аналогичной «рыночной корзины» в базисном периоде  
 

Методы прогнозирования:

Альтернативным методомопределения индекса инфляции является метод, основанный на использовании индексов расхо­дов, доходов и цен:

Где JД — индекс доходов; JРС. — индекс расходов; JР — индекс цен.

Если JРС = JД, то JИ = JР, т.е. если расходы растут только в соответствии с доходами, то инфляция целиком определяется динамикой цен.

Если JРС < JД, то помимо цен на инфляцию влияет формиро­вание избыточных (нереализуемых) доходов. Если JРС > JД, то инфляция будет меньше, чем рост цен.

Метод является приближенным. Достоин­ство — наличие информации в центральных планирующих ор­ганах: баланса денежных доходов и расходов населения и дру­гих данных.

Можно прогнозировать уровень инфляции, базируясь на данных изменения денежной массы. Исходя из классического уравнения денежного обмена (MДV = PQ), уровень цен опреде­ляется как

Р = MДV / PQ , где Р— уровень цен; МД — денежная масса; V— скорость денежного обращения; Q— количество реальных товаров и услуг.

Следовательно, индекс роста цен Jр можно представить как соотношение индексов денежной массы JМ, скорости денежного обращения JU и реального ВВП JQ:

Учитывая, что инфляция происходит в силу влияния мно­жества факторов, целесообразно прогнозные расчеты осущес­твлять на основе многофакторных моделейс применением кор­реляционно-регрессионного метода, позволяющего установить наличие корреляционной связи между прогнозиру­емой инфляцией и влияющими на нее факторами, определить форму связи, сформировать уравнение и на его основе осущес­твить прогноз инфляции. Общий вид многофакторной модели:

JИ = f (x1, x2, …, xN)

Распространенным методом прогно­зирования инфляции является расчет ее уровня на основе дефлятора ВВП. Сущность этого метода состоит в следую­щем. На основе данных по инфляции в предшествующем периоде и учета влияния факторов в прогнозируемом периоде определяется инфляция на определенный прогнозируемый период. Выделяются следующие факторы: изменение денеж­ных доходов, субсидий, экспортных и импортных цен ближ­него и дальнего зарубежья, процентных ставок по кредитам и депозитам и др.

2. Прогнозирование инфляции

Прогнозированию
инфляции в переходный период в странах
СНГ стала придаваться особая значимость.
В прогнозных расчетах заинтересованы
правительство, хозяйствующие субъекты
и население. Результаты прогнозов служат
основой для разработки мер и принятия
управленческих решений. Это обусловливает
необходимость применения синтеза
методов прогнозирования, позволяющих
избежать серьезных ошибок в прогнозах.

Прогнозирование
инфляции можно осуществлять

1) на осно­ве
индексов потребительских цен:

2) для учета скрытой
инфляции или неудовлетворенного спроса
индекс инфляции (Jи) можно рассчитать
по формуле:

где Jp — индекс
потребительских цен; Кси — коэффициент
скрытой инфляции, или неудовлетворенного
спроса.

В свою очередь
коэффициент скрытой инфляции может
быть определен как

где △Сн
— прирост неудовлетворенного спроса
или вынужденных сбережений;Jд — индекс
денежных доходов населения;Jто — индекс
товарооборота и услуг.

3) метод, основанный
на использовании индексов расходов,
доходов и цен:

где Jд— индекс
доходов; Jрс — индекс расходов;Jp — индекс
цен.

Если Jрс = Jд то Jb =
Jp т.е. если расходы растут только в
соответствии с доходами, то инфляция
целиком определяется динампкоп цен.

Если Jpc < Jд то
помимо цен на инфляцию влияет формирование
избыточных (нереализуемых) доходов.
Если Jpc > Jд то инфляция будет меньше,
чем рост цен.

Этот метод является
приближенным. Главное его достоин­ство
—наличие информации в центральных
планирующих ор­ганах: баланса денежных
доходов н расходов населения и дру­гих
данных.

4) Можно прогнозировать
уровень инфляции, базируясь на данных
изменения
денежной массы. Исходя
из классического уравнения денежного
обмена (МдV
= PQ),
уровень цен
опреде­ляется как

где Р
— уровень
цен; Мл
— денежная
масса; V
— скорость
денежного обращения; Q
— количество
реальных товаров и услуг.

Следовательно,
индекс роста цен Jр можно представить
как соотношение индексов денежной массы
Jм,
скорости денежного обращения Jм реального
ВВП Jq:

5) Учитывая, что
инфляция происходит в силу влияния
мно­жества факторов, целесообразно
прогнозные расчеты осущес­твлять на
основе многофакторных
моделей с
применением кор-реляционно-регрессионного
метода, позволяющего установить наличие
корреляционной связи между прогнозиру­емой
инфляцией и влияющими на нее факторами,
определить форму связи, сформировать
уравнение и на его основе осущес­твить
прогноз инфляции. Общий вид многофакторной
модели:

Среди важнейших
факторов следует выделить: изменение
курса валюты, рост денежной массы,
изменение ставки рефи­нансирования
национального банка. При этом по каждому
фак­тору необходимо учитывать временной
лаг. При
изменении си­туации временной лаг
меняется. Изменчивость временного лага
является одним из фундаментальных
макроэкономичес­ких факторов. Знание
временной связи между инфляцией и ее
факторами позволяет осуществить более
точное прогнозирова­ние инфляционных
процессов и умело управлять ими.

6) В мировой практике
распространенным методом прогно­зирования
инфляции является расчет ее уровня па
основе дефлятора
ВВП. Сущность
этого метода состоит в следую­щем. На
основе данных но инфляции в предшествующем
периоде и учета влияния факторов в
прогнозируемом периоде опеределяется
инфляция на определенный прогнозируемый
период. Выделяются следующие факторы:
изменение денеж­ных доходов, субсидий,
экспортных и импортных цен ближ­него
и дальнего зарубежья, процентных ставок
по кредитам и депозитам и др.

По каждому фактору
определяются его прогнозируемая
ве­личина и изменение. Затем данные
в абсолютном выражении по соответствующему
фактору в периоде, предшествующем
прогнозируемому, делятся на ВВП в том
же периоде и этот ре­зультат умножается
на процентное изменение фактора в
про­гнозируемом периоде по сравнению
с предшествующим.

Результаты по
каждому фактору суммируются и, исходя
из уровня инфляции предшествующего
периода и влияния факторов, рассчитывается
инфляция в прогнозируемом периоде.

Поскольку
инфляционные процессы проявляются при
рос­те цен, прогнозирование инфляции
должно осуществляться в сочетании с
прогнозированием индексов изменения
цен.

Западные экономисты
при анализе тенденций развития
ин­фляционных процессов часто
обращаются к прогнозированию движения
цен на отдельные виды товаров, пытаясь
с помощью этих прогнозов определить
возможные темпы инфляции. В последнее
время в основе этих прогнозов, как
правило, нахо­дится динамика либо цен
на энергоносители (нефть, газ), либо
заработной платы (расходы на заработную
плату в США и дру­гих странах составляют
существенную долю в издержках
пред­приятий).

Прогнозирование инфляции в России по динамической модели усреднения

Автор

Abstract

В этом исследовании я прогнозирую инфляцию ИПЦ в России методом динамического усреднения модели (Raftery et al., 2010; Koop and Korobilis, 2012) псевдо-вне выборки на исторических данных. Этот метод можно рассматривать как расширение байесовского усреднения модели, в котором идентичность модели, которая генерирует данные, и параметры модели могут изменяться со временем. Показано, что DMA не дает прогнозов, превосходящих более простые тесты, даже если подмножество отдельных предикторов предварительно выбрано «с учетом ретроспективного анализа» для всей выборки.Две группы предикторов, которые имеют наивысшие средние значения апостериорной вероятности включения, — это ссуды нефинансовым фирмам и физическим лицам, а также фактическая и ожидаемая заработная плата.

Рекомендуемое цитирование

  • Константин Стырин, 2018.
    « Прогнозирование инфляции в России по динамической модели с усреднением »,
    Серия рабочих документов Банка России
    wps39, Банк России.

    • Рукоятка: RePEc: bkr: wpaper: wps39

    Скачать полный текст от издателя

    Ссылки, перечисленные в IDEAS

    1. Джозеф П.Бирн, Димитрис Коробилис и Пинхо Дж. Рибейро, 2018.
      « Об источниках неопределенности в предсказуемости обменного курса »,
      Международное экономическое обозрение, Департамент экономики, Пенсильванский университет и Институт социальных и экономических исследований Университета Осаки, т. 59 (1), страницы 329-357, февраль.

      • Бирн, Джозеф П и Коробилис, Димитрис и Рибейро, Пинхо Дж, 2014.
        « Об источниках неопределенности в предсказуемости обменного курса »,
        Бумага MPRA
        58956, Университетская библиотека Мюнхена, Германия.
      • Джозеф П. Бирн, Димитрис Коробилис и Пинхо Дж. Рибейро, 2014 г.
        « Об источниках неопределенности в предсказуемости обменного курса »,
        Рабочие бумаги
        2014_16, Бизнес-школа — Экономика, Университет Глазго.
      • Бирн, Джозеф П. и Коробилис, Димитрис и Рибейро, Пинхо Дж., 2014.
        « Об источниках неопределенности в предсказуемости обменного курса »,
        Документы для обсуждения SIRE
        2015–24, Шотландский институт экономических исследований (SIRE).

    2. Гэри Куп и Димитрис Коробилис, 2012 г.« Прогнозирование инфляции с использованием динамической модели с усреднением »,
      Международное экономическое обозрение,
      Департамент экономики Пенсильванского университета и Ассоциации Института социальных и экономических исследований Университета Осаки, т. 53 (3), страницы 867-886, август.

      • Гэри Куп и Димитрис Коробилис, 2009 г.
        « Прогнозирование инфляции с использованием динамической модели с усреднением »,
        Серия рабочих документов
        34_09, Центр экономического анализа Римини.

      • Куп, Гэри и Коробилис, Димитрис, 2011.« Прогнозирование инфляции с использованием динамической модели с усреднением »,
        Документы для обсуждения SIRE
        2011–40, Шотландский институт экономических исследований (SIRE).
      • Гэри Куп и Димитрис Коробилис, 2011 г.
        « Прогнозирование инфляции с использованием динамической модели с усреднением »,
        Рабочие бумаги
        1119, Школа бизнеса Университета Стратклайда, Департамент экономики.
      • Куп, Гэри и Коробилис, Димитрис, 2010.
        « Прогнозирование инфляции с использованием динамической модели с усреднением »,
        Документы для обсуждения SIRE
        2010–113, Шотландский институт экономических исследований (SIRE).
    3. Куп, Гэри и Коробилис, Димитрис, 2011.
      « Великобритании макроэкономическое прогнозирование со многими предикторами: какие модели прогнозируют лучше всего и когда они делают это? »,
      Экономическое моделирование, Elsevier, vol. 28 (5), страницы 2307-2318, сентябрь.

      • Куп, Гэри и Коробилис, Димитрис, 2009.
        « Макроэкономическое прогнозирование Великобритании со многими предсказателями: какие модели дают наилучшие прогнозы и когда они это делают? »,
        Документы для обсуждения SIRE
        2009–40, Шотландский институт экономических исследований (SIRE).
      • Гэри Куп и Димитрис Коробилис, 2011 г.
        « Макроэкономическое прогнозирование Великобритании со многими предсказателями: какие модели дают наилучшие прогнозы и когда они это делают? »,
        Рабочие бумаги
        1118, Школа бизнеса Университета Стратклайда, Департамент экономики.
      • Гэри Куп и Димитрис Коромпилис, 2009 г.
        « Макроэкономическое прогнозирование Великобритании со многими предсказателями: какие модели дают наилучшие прогнозы и когда они это делают? »,
        Рабочие бумаги
        0917, Школа бизнеса Университета Стратклайда, факультет экономики.
      • Куп, Гэри и Коробилис, Димитрис, 2011.
        « Макроэкономическое прогнозирование Великобритании со многими предсказателями: какие модели дают наилучшие прогнозы и когда они это делают? »,
        Документы для обсуждения SIRE
        2011–39, Шотландский институт экономических исследований (SIRE).

    4. Арина Сапова, Алексей Поршаков, Андрей Андреев, Евгения Шатило, 2018.
      « Обзор методических особенностей сезонной корректировки индекса потребительских цен в Банке России »,
      Серия рабочих документов Банка России
      wps33, Банк России.

    Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите код этого элемента: RePEc: bkr: wpaper: wps39 . См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: (BoR Research).Общие контактные данные провайдера: http://edirc.repec.org/data/cbrgvru.html .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать возможные ссылки на этот элемент, в отношении которого мы не уверены.

    Если CitEc распознал ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с этой формой .

    Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого элемента ссылки.Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле службы авторов RePEc, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

    Обратите внимание, что исправления могут занять пару недель, чтобы отфильтровать
    различные сервисы RePEc.

    .

    Низкая инфляция в России заставит государство и бизнес искать новые формы гибкости

    Прогноз подготовлен в соответствии с Общими принципами прогнозирования социально-экономических показателей АКРА.

    • За исключением форс-мажорных обстоятельств, инфляция будет оставаться на уровне около 4% (с отклонением менее 1%) до 2021 года. Однако в связи со структурой современной российской экономики шоки, способствующие инфляции, с большой вероятностью сохранятся (изменения в экономической среде, стихийных бедствиях, повышении налогов и ставок).Достижение целевых показателей инфляции в 2017 году было связано не только с жесткой денежно-кредитной политикой, но и с благоприятной конъюнктурой.
    • Неизменно низкая инфляция для снижения потенциала российских компаний в использовании традиционного подхода к управлению затратами. За счет фиксирования цен в контрактах на поставку и замораживания ставок заработной платы крупному бизнесу удалось сэкономить 0,1–0,2% своих удельных затрат на 1% инфляции. Отрасли, в которых цены в целом больше зависят от инфляции (например,инфраструктурные монополии и сфера услуг) более чувствительны к режиму низкой инфляции. Кроме того, низкая инфляция представляет риск для нефинансовых кредиторов (электроэнергетика, ЖКХ): списание безнадежных платежей обойдется дороже.
    • Обновление прогноза на 2018–2021 годы в основном повлияло на то, как процентные ставки в рублях повлияют на валютные курсы, а также на перспективы налоговой системы после 2018 года. Налоговый маневр за пределами нефтегазового сектора больше не является частью нашего базового сценария.Обновляя наш макроэкономический прогноз, опубликованный в марте 2017 года, мы также повышаем наш прогноз роста экономики Китая; однако мы по-прежнему ожидаем его замедления. Поскольку рынок труда оказался менее жестким, чем ожидалось, экономика России выйдет на потенциальные темпы роста (1,5% в год) быстрее и преодолеет временную потерю эффективности.

    См. Прогноз АКРА от 28 марта 2017 г. «Рецессия выбита». Что дальше?

    Таблица 1. Основные показатели российской и мировой экономики в 2014-2021 гг.

    1 Реальное изменение по методологии Всемирного банка.
    2 Согласно новой Методологии Федеральной службы государственной статистики на основе Системы национальных счетов 2008 года.
    3 Индекс роста физического объема, скорректированный с помощью дефлятора инвестиций.
    4 По новой методологии после принятия Российской Классификации видов экономической деятельности 2.

    Источник: Росстат, Банк России, Федеральное казначейство, Минфин, Всемирный банк, национальные статистические агентства, оценки АКРА

    большинство традиционных факторов сдерживают инфляцию, но некоторые из них имеют краткосрочный эффект

    С июля 2017 года наблюдаемый уровень инфляции ниже целевого показателя, установленного Банком России (4% г / г).Это связано с взаимодействием трех факторов: ограничения роста номинальных показателей, регулируемых государством (ставок естественных монополий, заработной платы в госсекторе и пенсий), жесткой денежно-кредитной и макропруденциальной политики Банка России (сдерживание отдельных видов кредитования). , высокая реальная краткосрочная процентная ставка) и укрепление рубля (-14,4% в бивалютной корзине, 2 квартал 17 против 2 кварталов 16).

    Рубль Волатильность обменного курса может снизиться за счет более короткого инвестиционного цикла производителей сланцевой нефти.См. Комментарий АКРА от 21 сентября 2017 г. «Российские неэкспортеры получают выгоду от сланцевой нефти».

    Если первые два фактора будут продолжать оказывать сдерживающее влияние, то, согласно официальным документам и главам министерств, другие факторы инфляции будут в первую очередь определяться рыночными или естественными силами. Например, после периода повышения курс рубля, вероятно, будет иметь ускоряющий эффект, что приведет к временному отклонению инфляции от целевого уровня в период с конца 2018 г. до конца 2019 г.Будучи временным, это может не повлиять на решение Банка России по ключевой процентной ставке (при условии продолжения снижения инфляционных ожиданий).

    Базовая инфляция действительно снизилась, но потенциальные всплески инфляции не обязательно будут меньшими, поскольку структура экономики (доли производимых и потребляемых на месте товаров и услуг, конкурентоспособность рынков, структура потребления и т. Д.) Определяет уровень реакции на внешние факторы. Однако структура экономики меняется медленно.

    Рисунок 1. Разбивка инфляции по группам факторов с прогнозом на 2018-2021 годы

    Источник: расчеты АКРА.

    Таблица 2. Факторы инфляции в России 5

    5 Поскольку мы понимаем, что модельное представление заведомо неполное, мы перечислим минимальный набор факторов, которые позволяют с приемлемой степенью точности описать динамику инфляции 2003-2017 гг. И в то же время легко наблюдаются. Альтернативы для представления инфляции могут включать динамику бюджетного дефицита, показатели рынка труда, денежно-кредитную политику, разрыв выпуска, конкурентоспособность рынков, склонность к сбережениям и многие другие показатели, которые влияют на баланс рынка товаров и услуг в результате общего баланса в экономике. .Их динамика влияет на динамику факторов, перечисленных в таблице выше.

    Источник: АКРА

    Чтобы проиллюстрировать условность точечного прогноза, ниже мы подробно описываем вероятность некоторых форс-мажорных обстоятельств, которые могут оказать временное повышательное давление на инфляцию. Если указанные ниже события (за исключением опережающей индексации ставок и повышения налогов) считаются независимыми, существует 69% вероятность того, что хотя бы одно из них произойдет в следующем году.

    Таблица 3. Вес трудно прогнозируемых шоков инфляции

    Источник: оценка АКРА

    Приведенные выше оценки не следует интерпретировать как превышение целевого уровня инфляции более чем на 1 базисный пункт.Во-первых, можно составить список вероятных событий с противоположным эффектом, т. Е. Сдерживающих инфляцию. Во-вторых, Банк России может использовать механизм денежной инфляции в качестве меры противодействия. Регулирующий орган может быть подвержен временным отклонениям инфляции от целевого показателя, если они не приведут к значительному изменению инфляционных ожиданий. В таком случае цифра 69% указывает на то, насколько широк фактически доверительный интервал для прогноза инфляции. Если, однако, Банк России будет менее терпим к подобным событиям, этот показатель будет свидетельствовать о степени неопределенности прогноза ключевой процентной ставки и краткосрочных ставок денежного рынка.

    Низкая инфляция заставляет искать новые формы гибкости, стимулирует конкуренцию и долгосрочное планирование

    Режим низкой инфляции будет способствовать развитию трех ключевых тенденций: более высокая важность номинальной жесткости, более низкая стоимость долга и расширение горизонта планирования.

    Номинальная жесткость — это отсутствие реакции цены на изменения рынка. Такая жесткость может быть связана с различными долгосрочными контрактами (например, трудовыми договорами), а также с психологией: цены более гибкие, реагируя на рост, чем на снижение спроса; цены легче растут, чем падают.

    Номинальная жесткость. Переход на новый режим снижает доступность традиционных форм гибкости для предприятий и государства в управлении своими затратами (подробнее см. Стр. 7-11). За счет временного фиксирования затрат на сырье и рабочую силу 1% инфляции превратился в экономию до 0,2% в секторах добычи полезных ископаемых, переработки сырой нефти, строительства и коммунальных услуг и в 0,1% в химической, электроэнергетической и транспортной отраслях. , отрасли связи, а также в сегменте HoReCa.Чем ниже инфляция, тем меньше реальная выгода. Среди вышеперечисленных отраслей наиболее чувствительными к режиму низкой инфляции будут отрасли, ориентированные на внутренний рынок, где общий инфляционный контекст больше всего влияет на цены. Эти отрасли являются инфраструктурными монополиями (в силу регулирования) и сектором услуг.

    В условиях низкой инфляции чистая процентная маржа в банковском секторе, вероятно, продолжит снижаться в ближайшие несколько лет. Причина в том, что процентные ставки по кредитам снижаются быстрее, чем стоимость фондирования, на что будет влиять конкуренция за обязательства между банками.Хотя общая процентная маржа в банковском секторе, вероятно, стабилизируется на уровне около 3,5% в среднесрочной перспективе, дифференциация банков по этому показателю увеличится, что приведет к быстрой ликвидации банков с низкой маржой и менее конкурентоспособными бизнес-моделями.

    См. Публикацию исследования АКРА от 27 июля 2017 г., в которой правительство России станет чистым заемщиком, а правительство Казахстана останется чистым кредитором в 2018 году.

    Снижение стоимости долга. В ближайшие два-три года денежно-кредитная политика останется умеренно жесткой; однако после снижения инфляционных ожиданий процентные ставки по долгосрочному финансированию сохранятся на более низком уровне. Это позволит при необходимости увеличить размер долга при сохранении долговой нагрузки на существующем уровне. Например, всего год назад на выплату процентов приходилось 45–46% обслуживания долга физическими лицами, а остальная часть представляла собой погашение или рефинансирование краткосрочной части кредитов.Уменьшая вес первого компонента, банки смогут увеличить свой кредитный портфель. Это касается большинства долговых отношений в рублях.

    Горизонт планирования. В при 10% -ной инфляции основная сумма долга теряет половину своей стоимости за 8 лет, а при 4% -ной инфляции этот период увеличивается до 18 лет. На протяжении всего постсоветского периода о безнадежных долгах можно было легко забыть из-за высокой инфляции. Оставление проблемы неплатежей нерешенной в настоящее время влечет за собой риск для крупных недобровольных кредиторов (например,грамм. электроэнергетика и ЖКХ), так как это увеличит затраты на создание резервов и списание долгов. В условиях низкой инфляции принятые обязательства сохранят свою стоимость в течение более длительного периода и, таким образом, увеличивают горизонт планирования инвестиций, политики долга и рыночной стратегии.

    Компании теряют гибкость в управлении реальными затратами из-за низкой инфляции

    Удельные затраты — затраты на единицу произведенной продукции.

    Хотя инфляция ускорилась 26.1%, а индекс цен производителей вырос на 19% в 2014-2015 гг., Номинальная себестоимость единицы продукции в российской экономике выросла за тот же период на 16,7%. Однако в реальном выражении (с поправкой на поведение цен) удельные затраты снизились на 7,6% за указанный период. Снижение затрат в реальном выражении — вот как компании отреагировали на кризис: рентабельность продаж (7,3% в 2014 году и 8,1% в 2015 году) была даже выше, чем в 2013 году (7%). 80% снижения реальных удельных затрат связано со слабым ростом цен и заработной платы, и только 20% этого снижения связано с количественными факторами (сокращение рабочих мест и потребление ресурсов).

    Высокая инфляция помогает российским компаниям легче адаптироваться к кризисным явлениям; однако из-за режима низкой инфляции они теряют гибкость в управлении затратами. Если цены растут, компания, занимающая сильные позиции на рынке труда или на рынке поставщиков, может снизить свои реальные затраты, заморозив заработную плату или цены поставщиков. Крупный бизнес и некоторые государственные органы действительно имеют сильные позиции на этих рынках: им удалось снизить свои затраты на добычу нетопливных полезных ископаемых до 6,4% в 2014-2015 годах за счет замораживания заработной платы и контрактов с поставщиками.В государственном секторе вышеуказанные меры привели к снижению затрат на образование до 5,9% за тот же период.

    Рисунок 2. Рентабельность продаж российских компаний выросла в кризисные 2014 и 2015 годы

    Источник: расчеты АКРА.

    Рисунок 3. В 2010-2016 гг. Из всех статей затрат затраты на рабочую силу у российских компаний увеличились меньше всего на

    Источник: Росстат, по оценкам АКРА,

    девальвация рубля была самой острой проблемой в кризисные 2014-2015 годы.В отраслях, в себестоимости которых значительна доля импорта (потребительские товары, лесное хозяйство, пищевая промышленность, электроника и электротехника), удельные затраты увеличились пропорционально изменению обменного курса рубля (см. Рисунок 4). Однако некоторым отраслям промышленности удалось снизить удельные затраты даже при высокой доле импортного сырья, комплектующих и оборудования в их общих затратах: производство автомобилей (доля импорта в стоимости составляет 21%), машинное оборудование (16%), резина. пластмассовые изделия (16%) и химическая промышленность (10%).Они достигли вышеперечисленного за счет сокращения других статей затрат (а именно тех, которыми компании обладают большей гибкостью в управлении благодаря их способности фиксировать цены поставщиков и фонд заработной платы в случае роста инфляции).

    Рисунок 4. Для большинства компаний расходы увеличились из-за роста импортных цен на сырье, комплектующие и оборудование

    Источник: Росстат, оценка АКРА

    . Практически каждая отрасль могла сэкономить на индексации заработной платы во время кризиса, за исключением здравоохранения (благодаря «майским приказам»), торговли, товаров народного потребления (низкая заработная плата), электроники и т.д. секторы электротехники (см. рисунок 4).Затраты на оплату труда снизились в реальном выражении на 7,3% в 2014–2015 годах: сокращение рабочих мест составило 1,5%, а остальная часть снижения (5,8%) была связана с фактором заработной платы. В кризисные 2014-2015 гг. Отрасли строительства и строительных материалов, резиновых и пластмассовых изделий, а также HoReCa продемонстрировали самые сильные позиции на рынке труда, при этом их номинальные затраты на рабочую силу увеличились максимум на 5-7% при снижении на 20% в реальном выражении. условия.

    Сильная позиция на рынке вендоров характерна для наименьшего числа отраслей и в первую очередь объясняется тем, что крупный бизнес в основном находится в секторе базовых материалов российской экономики.Горнодобывающая и химическая промышленность, а также государственная администрация близки к монопольному статусу на своих товарных рынках (во время кризиса товарные цены в этих отраслях не увеличивались номинально).

    Рисунок 5. Практически все отрасли экономики имеют сильные позиции на рынке труда

    Источник: Росстат, оценки АКРА

    Таблица 4. Крупный бизнес и государство сэкономили на высокой инфляции больше других

    Источник: Росстат, расчеты АКРА.

    О рубле и инфляции в России — RT Business News

    11 января, 2011 14:14

    Следите за RT на RT

    В связи с тем, что в конце 2010 года российская валюта и инфляция стали привлекать все большее внимание, Business RT побеседовал с Иваном Чакаровым, главным экономистом по России и СНГ в Bank of America Merrill Lynch, о том, что привело к изменениям в 2010 году и как складывается 2011 год.

    RT: Как бы вы охарактеризовали динамику курса рубля в 2010 году и какие факторы влияли на курс российской валюты в течение года? ИК: «Отставание рубля, особенно в 3 квартале 2010 года, было одним из ключевых макроэкономических событий.И это событие было более интересным с учетом того, что происходило в мире, когда многие другие страны с развивающейся экономикой испытывали трудности с предотвращением повышения курса своих валют, в то время как в то же время на рубль оказывалось сильное давление, чтобы он обесценился. На наш взгляд, существует ряд причин, по которым рубль отстал в 2010 году. Во-первых, многим российским банкам и компаниям пришлось пережить пик внешнего выкупа в декабре, так что эти банки и корпорации фактически накапливали чистые иностранные активы.Другими словами, они покупали доллары в сентябре, октябре и ноябре в ожидании пика выкупа. Во-вторых, слабость рубля на валютном рынке совпала с изменением денежно-кредитной политики Центрального банка. В частности, Центральный банк расширял рублевый коридор и делал свое присутствие на валютном рынке менее явным. Думаю, это создало массу трудностей для многих участников рынка, чтобы предвидеть действия Центробанка. Причина номер 3 — это значительное сокращение торгового баланса и сальдо текущего счета Российской Федерации, которое мы наблюдали в течение 2010 года и которое, я думаю, также отрицательно повлияло на рубль.RT: Каковы перспективы рубля в 2011 году? IC: «Мы думаем, что в 2011 году многие из упомянутых факторов постепенно исчезнут. Мы думаем, что краткосрочное увеличение внешних платежей в декабре исчезнет в конце декабря, и график внешних погашений Российской Федерации выглядит намного проще в первых 2 кварталах 2011 года. Во-вторых, участники рынка все больше привыкают к тому, что Центральный банк делает, и, я думаю, сегодня ясно, что Центральный банк России отходит от таргетирования обменного курса и становится гораздо более серьезным в отношении таргетирования инфляции.И, наконец, с учетом нашего прогноза, учитывая рост цен на нефть в 2011 году, мы думаем, что экспорт в России в 2011 году будет значительно лучше. Мы также считаем, что рост импорта, который мы наблюдали в этом году, будет не будет таким большим фактором в 2011 году. Таким образом, сочетание этих трех причин свидетельствует в пользу укрепления рубля в 2011 году. Если говорить конкретно о цифрах, мы думаем, что к июню 2011 года рубль укрепится по отношению к корзине до 34. Так что мы предпочитаем рубль очень высок, и эта конкретная тенденция, когда курс рубля к корзине будет длиннее, будет одной из ведущих мировых торгов в 2011 году.RT: Какое влияние вступление в ВТО, вероятно, окажет на рубль? IC: «Я думаю, что значительный прогресс, достигнутый Россией в отношении вступления в ВТО, вероятно, является одним из самых важных политико-экономических событий для России, и этот успех был в основном достигается благодаря интересу властей России. Что касается влияния вступления в ВТО на курс рубля, я не думаю, что это окажет какое-либо существенное влияние в краткосрочной перспективе. Я не ожидаю каких-либо значительных притоков в Россию из-за присоединения в 2011 году или даже в 2012 году.Я думаю, что мы можем увидеть какие-либо положительные эффекты в среднесрочной и долгосрочной перспективе. RT: Россия предпринимает шаги, чтобы разрешить торговлю между рублем и другими валютами — начиная с юаня — Насколько это вероятно, и какие последствия это будет иметь для рубля? IC: «Я думаю, что не будет. имеют большое влияние на рубль. Насколько я понимаю, количества очень маленькие — это номер 1. Во-вторых, эта торговля происходит в течение очень короткого периода времени в течение дня — около часа или двух.Думаю, это важный символический ход. И Россия, и Китай постепенно начинают повышать курс своих валют на международном уровне, и это шаг в этом направлении, но я действительно думаю, что это в основном символический шаг, так как до того, как американская валюта уйдет, пройдет еще много времени. Российские власти пытаются добиться повышения привлекательности российской валюты — не столько в глобальном масштабе, сколько, по крайней мере, на региональном уровне. И, я думаю, это, наверное, сейчас одна из главных целей российских властей в том, что касается рубля, и я делаю это как шаг в правильном направлении.RT: Инфляция росла с середины года, каковы были движущие факторы? IC: «Я думаю, что инфляция была явно, почти 100%, вызвана шоком цен на продукты питания, вызванным засухой этим летом. Если вы посмотрите на инфляцию за пределами продовольственного сектора, то в течение года она оставалась практически постоянной, другими словами, у нас не было значительного перетекания цен на продукты питания на цены на непродовольственные товары. Думаю, мы продолжим видеть влияние продовольственного шока на общую инфляцию.Я думаю, что так будет до мая или июня следующего года, а во втором полугодии 2011 года общий индекс потребительских цен начнет снижаться и снижаться. И в то же время, я думаю, прямо сейчас на Центральный банк оказывается сильное давление, чтобы он что-то предпринял, в частности потому, что 2011 год — год перед выборами, и для российских властей очень важно сохранить любые возможные социальные беспорядки под контролем. И поэтому, я думаю, очень важно держать инфляцию под контролем. И если вы верите в мою версию о том, что цены на продукты питания приводили к инфляции, я думаю, властям будет относительно легко что-то с этим сделать.Они могут разгрузить значительные запасы зерна, которые они накопили в предыдущие годы, и, согласно заявлению Путина, правительство России собирается высвободить около 1,3 миллиона из запасов зерна для борьбы с продовольственной инфляцией, и, я думаю, это будет еще одна проблема. коэффициент демпфирования. Так что я не особо беспокоюсь об инфляции. В настоящее время экономика не перегревается, а инфляция вызвана шоком цен на продукты питания, и у правительства есть достаточно инструментов для борьбы с этим ». RT: Итак, вы думаете, что инфляция в основном была вызвана неденежными факторами? ИК: «Хотя действительно рост денежной базы был двузначным, в последние месяцы темпы роста начали снижаться.И для меня самое главное — посмотреть, что происходит за пределами продуктового рынка, где цены на самом деле не растут. Вот почему я бы не стал беспокоиться об инфляции, пока мы не увидим рост непродовольственных товаров ». RT: Что касается конкретных цифр, каковы они для инфляции в 2010 и 2011 годах? IC:« Средняя инфляция в этом году будет 6,8-6,9%, а в 2011 году вырастет чуть выше 8%. Но важно помнить о форме инфляции, потому что, я думаю, инфляция будет ускоряться в течение 1-го полугодия 2011 года вместе с ценами на продукты питания, но затем, я думаю, траектория инфляции будет снижаться.Так что в следующем году я ожидаю инвертированной V-образной траектории инфляции, когда цены будут расти до мая-июня, а затем снова падать с июня по декабрь ».

    Следуйте за RT по телефону RT RT.

    iLibrary ОЭСР | Прогноз инфляции

    1887

    • ОКОЛО
    • СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
    • ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ
    • ПОМОГИТЕ

    • Мои любимые

    • Авторизоваться

    / содержание / igo / oecd

    Расширенный поиск

    EN

    • FR

    • JA

    • Поиск по теме