CC BY
135
УДК 338(470)
А. В. Аксянова, А. И. Шакирова, Л. А. Ельшин
ОЦЕНКА ДЕЛОВОЙ АКТИВНОСТИ В РЕГИОНЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ СВОДНОГО ОПЕРЕЖАЮЩЕГО ИНДЕКСА
Ключевые слова: деловая активность, сводный опережающий индекс, сезонное сглаживание, краткосрочное
прогнозирование.
Приведены результаты исследования динамики деловой активности по макроэкономическим показателям развития социально-экономической сферы Республики Татарстан. Рассчитан сводный опережающий индекс, позволяющий установить опережающее влияние определенных индикаторов на динамику деловой активности.
Keywords: business activity, synthesis leading index, the seasonal smoothing, short-term forecasting.
The results of investigation of the dynamics of business activity on the macroeconomic indicators of socio-economic sphere in the Republic of Tatarstan. Composite leading index is calculated, allowing you to install the advanced effects of certain indicators of the dynamics of business activity.
Прогнозы экономического развития могут основываться на методах экстраполяции, различных эконометрических моделях, приемах “технического анализа”, опроса потребителей и предпринимателей, неформализуемых оценках экспертов и аналитиков. Одним из самых распространенных методов предвосхищения будущей экономической динамики является использование системы опережающих индикаторов. Идея, лежащая в основе такого подхода, проста и очевидна: чтобы предсказать, когда наступит переход экономики от подъема к спаду (или, наоборот, от спада к подъему), необходимо построить “систему раннего обнаружения”.
Иными словами, нужно подобрать такие показатели или индикаторы, у которых, точки, сигнализирующие об изменении тенденции (так называемые поворотные точки) наступают раньше, чем у реальных динамических рядов наблюдаемых показателей. Тогда достижение пика или впадины опережающим индикатором позволило бы говорить о вероятном приближении пика или впадины в макроэкономической динамике.
Анализ различных подходов к определению индексов деловой активности позволил выявить ряд следующих обобщенных индикаторов, разработанных на основе зарубежных индексов PMI (purchasing managers index) и данных официальной статистической отчетности [1]:
1. Индекс предпринимательской уверенности, рассчитываемый Федеральной службой государственной статистики РФ по материалам выборочных обследований крупнейших российских предприятий и организаций;
2. Сводный индекс деловой активности MNB, ежегодно публикуемый Московским народным банком (Moscow Narodny Bank) и формируемый по опросам руководителей крупнейших предприятий;
3. Индекс производства MNB (подиндекс сводного индекса деловой активности MNB), рассчитываемый по результатам обследований предприятий обрабатывающей промышленности;
4. Промышленный индекс деловой активности, предложенный Ассоциацией менеджеров РФ (АМР) и исчисляемый на базе 17-ти оценочных показателей, получаемых по опросам ведущих предприятий России, и 26-ти официальных статистических показателей;
5. Индекс предпринимательских оценок и ожиданий АМР;
6. Сводный опережающий индекс (СОИ), рассчитываемый по методике, предложенной Центром развития НИУ ВШЭ — независимым аналитическим центром макроэкономического анализа и прогнозирования.
В данном исследовании для прогнозирования деловой активности был использован сводный опережающий индекс, так как именно его динамика предшествует изменениям
экономической активности. Методология расчета подобного индекса была предложена в работе А.Н. Хаертдиновой и Д.Ш. Султановой [2]. Как известно, для описания экономической динамики могут быть использованы также сводный синхронный индекс (ССИ) и сводный запаздывающий (СЗИ), который, в противоположность СОИ, сигнализирует о прохождении поворотных точек.
Метод определения сводных показателей опережающего развития базируется прежде всего на изменении некоторого эталонного индекса (основного макроэкономического показателя, отражающего конечный этап развития экономики региона). Идеальным эталонным индикатором принято считать объем валового регионального продукта (ВРП), исчисленного за месяц. Однако, существующая практика ведения официальной статистической отчетности (в том числе и в Республике Татарстан) делает доступной результаты мониторинга ежеквартальной динамики ВРП, также как и ряда других важнейших макроэкономических показателей. В связи с этим, возникает необходимость в выборе некоторого иного показателя, динамика которого близка к динамике ВРП. Анализ корреляции между динамическими рядами ВРП и индекса промышленного производства (ИИП) показал целесообразность и возможность применения последнего в качестве эталонного индикатора [3].
В общем виде сводный опережающий индекс деловой активности (СОИ) — это сумма взвешенных индикаторов по основным отраслевым группам экономики:
где I; - значение СОИ в г-м месяце, 1у - значение ]-й компоненты в 1-м месяце , Wij - весовой коэффициент j-й компоненты.
В качестве основных составляющих (индикаторов 1у) были выбраны следующие макроэкономические показатели, имеющие «запаздывающий» характер динамических изменений относительно эталонного индикатора (в данном исследовании - индекса промышленного производства):
- индекс изменения капитала (\\), который, в свою очередь, включает в себя следующие показатели:
• Ставка по кредитам нефинансовым организациям и депозитам физических лиц (х^ руб.
- фондовый индекс (1^ (индекс РТС (ЯТ81));
- ресурсный индекс (\з), для построения которого была использована следующая информационная база:
• Объем добычи топливно-энергетических полезных ископаемых (Х5) (газ нефтяных месторождений (попутный), млн. куб. т.,
• Курс пакета акций ведущих предприятий сырьевой и перерабатывающей промышленности Республики Татарстан (Хб), ИББ;
• темп роста объема металлургического производства и производства готовых металлических изделий - (Х7), % к предыдущему месяцу.
- производственный индекс (14), включающий в себя:
• Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами (Хв), млн. рублей;
• Показатель грузооборота специализированных предприятий автомобильного транспорта (хд),, млн. тонно-км.
При расчете СОИ все промежуточные показатели были преобразованы в относительные величины с целью приведения их к единому масштабу путем исчисления цепных темпов роста (за исключением Хб). Большинство показателей было получено по
п
• Объем инвестиций в основной капитал (Х1), млн. рублей;
• Цена нефти на мировом рынке (х2), ШБ/баррель;
• Индекс потребительских цен Еврозоны (Х3), %;
материалам официальных отчетов ФСГС РТ. В целом для построения итогового СОИ потребовалось девять динамических рядов, в которых каждый уровень ряда соответствовал значению того или иного показателя в определенном месяце. Поскольку были использованы данные за 2009-2010 гг., в каждом динамическом ряду было сформировано двадцать четыре уровня.
Как следует из приведенного выше перечня показателей, для расчета СОИ необходимо было выделить из общей численности составляющих три укрупненных компоненты, которые по своей сути являются субиндексами. Согласно общепринятой методологии исчисления обобщенных статистических индикаторов, если компонента включает в себя более одного показателя, то она также складывается из суммы промежуточных показателей, помноженных на вес:
m
I, = I RІJкІJ,
j=1
где I; - значение к-й компоненты в ;-м месяце, Rij - значение j-ого показателя в ;-м месяце,
К - весовой коэффициент j-ого показателя.
В данном случае значения К рассчитывались для каждого отдельного показателя, входящего в субиндекс, и конкретного периода времени (месяца, в данном случае). В основу расчета были положены исчисления удельного веса отношения значения показателя в текущем моменте времени к предыдущему в сумме таких отношений по всем составляющим показателям субиндекса.
Таким образом, в предлагаемой методике для исчисления сводного опережающего индекса были использованы три субиндекса (производственный, ресурсный и изменения капитала), отражающие основные составляющие воспроизводственно-функциональной структуры экономики региона, и фондовый индекс, характеризующий биржевую активность.
Следующим обязательным этапом разработки опережающего индекса деловой активности явилось проведение процедуры сглаживания всех основных компонент. Сезонные колебания необходимо учитывать, поскольку они способны оказать существенное влияние на динамику показателей деловой активности. Наличие сезонной волны затрудняет наблюдение тенденции к росту или падению рассматриваемого индикатора экономической конъюнктуры.
В теории эконометрического моделирования существуют различные процедуры сезонного сглаживания. Простейший подход - расчет значений сезонной компоненты методом скользящей средней и построение аддитивной или мультипликативной модели временного ряда. В данном случае применялась аддитивная модель, так как амплитуда колебаний приблизительно постоянна на всем промежутке времени [4].
Общий вид аддитивной модели следующий:
Y=T+S+E.
Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как сумма трендовой (Т), сезонной (Э) и случайной (Е) компонент.
Для того, чтобы реализовать данную модель, предварительно исходный динамический ряд был сглажен методом скользящей средней. Затем были рассчитаны значения сезонной компоненты, которая в дальнейшем были устранены из исходных уровней ряда для получения выровненных данных (Т + Е). После чего к полученным уровням ряда была применена процедура аналитического выравнивания и рассчитаны значения трендовой компоненты с использованием полученного уравнения тренда. Конечным этапом сезонного сглаживания явился расчет полученных по модели значений составляющих (Т + Э) и показателей качества проведенной процедуры сглаживания. Значения относительных ошибок по всем проведенным процедурам сглаживания (по субиндексам) колеблются в пределах допустимой нормы (от 8 до 25%).
При получении обобщенных статистических индикаторов всегда возникает потребность в выборе соответствующего метода определения значений весовых
коэффициентов ^у). Существует несколько базовых подходов к решению проблемы корректного взвешивания индикаторов - составляющих сводного индекса. Так, значительная часть исследований в этой области предполагает ранжирование составляющих компонент по степени важности, определяемой путем экспертных оценок, получаемых по обучающимся выборкам. Также значения весовых коэффициентов могут быть определены путем решения задачи математического программирования, предполагающей максимизацию критерия линейной свертки при условии равенства суммы весовых коэффициентов единице[4].
В данном исследовании выбор весовых коэффициентов осуществлялся на основе корреляционного и факторного анализа, позволяющего оценить тесноту связи между конкретным индикатором, являющегося обязательным элементом итогового индекса, и индексом промышленного производства, выбранным в качестве эталонного. Проведенный анализ показал целесообразность следующих значений весовых коэффициентов: для индекса изменения капитала - 0,5, фондового индекса - 0,3, и производственного и ресурсного индексов - 0,1. Таким образом, субиндексу с относительно высоким значением корреляции с ИПП (0,35-0,45) был присвоен наибольший вес, а субиндексам с наименее статистически значимыми результатами анализа - соответственно меньшие значения весов. Коэффициенты корреляции сравнивались в лаге от двух до четырех месяцев.
В итоге были получены расчетные значения искомых компонент, составляющих сводного индекса, и сам СОИ (численные значения приведены в таблице 1).
Таблица 1 - Состав и динамика основных индикаторов, сводного опережающего индекса и индекса промышленного производства (ИПП) (по Республике Татарстан), в % к предыдущему месяцу
Наименование показателя январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь
2009 год
11 104,3 101,6 104,2 104,0 102,8 105,1 100,8 105,3 102,4 103,2 103,9 102,9
Ь 109,1 102,3 110,7 113,0 103,7 106,1 97,6 108,7 105,5 109,7 102,1 102,7
1з 122,0 116,3 108,4 110,5 112,9 108,0 108,7 108,8 110,6 109,6 101,5 102,7
14 105,5 108,5 109,7 103,4 107,0 104,4 106,6 101,2 104,9 101,0 107,3 103,8
СОИ 108,0 102,9 106,6 107,0 103,8 105,5 100,5 106,3 103,8 105,3 103,4 102,9
шш 95,6 103,9 103,9 97,2 105,3 94,8 105,2 95,9 103,0 100,2 98,3 104,8
2010 год
11 104,1 101,5 104,0 103,8 102,6 105,0 100,7 105,2 102,2 103,0 103,8 102,7
12 106,5 99,6 108,0 110,3 101,0 103,5 94,9 106,0 102,8 107,1 99,4 100,0
1з 111,5 105,8 97,9 100,0 102,4 97,5 98,2 98,3 100,1 99,1 91,0 92,2
14 97,8 100,8 102,0 95,7 99,3 96,8 98,9 93,5 97,3 93,3 99,6 96,1
СОИ 104,9 101,1 104,8 105,2 102,0 103,7 98,7 104,5 102,0 103,5 101,6 101,1
шш 94,7 103,0 103,0 96,3 104,4 93,9 104,3 95 102,1 99,3 97,4 103,9
Для того чтобы проанализировать влияние ежемесячных изменений изученной совокупности показателей, которые и составили СОИ, на динамику ИПП, необходимо было уделить особое внимание выделению так называемых поворотных точек в сравниваемых динамических рядах (СОИ и ИПП).
Традиционная процедура датировки поворотных точек, применяемая для выяснения срока опережения динамики ИПП сводным индесксом, носит формальный характер. Она основана на сопоставлении фактических значений индекса промышленного производства с трендовыми значениями. Та точка, где достигается локальный максимум отношения фактических значений к тренду, считается пиком, точка локального минимума - впадиной. Локальными экстремумами они являются, так как отклонения факта от тренда сравниваются не за весь период, а в окрестности 5-6 соседних месяцев в ту или другую сторону. Пики и впадины должны чередоваться, а промежуток между ними составлять не более полугода.
С целью нивелирования субъективного фактора при выборе поворотных точек и статистической значимой оценки их как моментов смены динамики ряда и пиковых значений, был применен факторный анализ с выделением главных компонент, объединяющих схожие уровни ряда по тенденции. Наличие пяти главных компонент позволило в анализируемых рядах выделить совокупность временных периодов, которые по были интерпретированы как периоды резкого спада и подъема, умеренного спада и подъема и пиковых выбросов.
Комбинация традиционной методики выделения повортных точек с результатами факторного анализа позволила выделить четыре поворотных точки в динамических рядах анализируемых сводных показателей: результирующего сводного опережающего индекса и эталонного индикатора (рис. 1).
Сводиый
опережающий
индекс
— — - ИПП Сглаженный
Линейная (Своди ый опережающий индекс)
Линейная(ИПП Сглаженный)
Рис. 1 - Поворотные точки ИПП и СОИ
Соотнесение двух динамических рядов, характеризующих изменение индекса промышленного производства (ИПП) и сводного опережающего индекса (СОИ) позволяет
со со о.
X О то
к -в- £
X с;
2 2
х
О)
о
X
со со о. о. эх
х ф то с то
о: -©- 5 то %
х с;
2 2
х
О)
о
х
констатировать, что полученный сводный опережающий индекс действительно опережает динамику выбранного эталонного показателя экономического развития Республики Татарстан и позволяет судить заранее о возможных спадах и подъемах в экономической конъюнктуре. При этом величина опережения составляет около 3 - 4 месяцев, что позволяет использовать предложенный сводный индекс для краткосрочного прогнозирования динамики экономического развития региона.
Успешная апробация предложенной методологии исследования деловой активности в регионе является основой для дальнейших исследований по данной тематике. Предложенную модель построения сводного опережающего индекса в дальнейшем необходимо модифицировать с учетом соответствующей корректировки информационной базы и добавления в систему субиндексов диффузного индекса, отражающего восприятие участниками экономической деятельности текущей обстановки и перспектив бизнеса.
Литература
1. Смирнов, С.В. Система опережающих индикаторов для России / С.В. Смирнов // Экономический журнал ВШЭ. - 2010.
2. Хаертдинова, А.Н. Прогнозирование циклов экономической активности российских регионов / А.А. Хаертдинова, Д.Ш. Султанова // Региональная экономика: теория и практика. - 2010. -№ 34(169).
3. Сафиуллин, М.Р. Анализ динамики изменения деловой активности региона как инструмент макроэкономического моделирования (на примере Республики Татарстан) / М.Р. Сафиуллин, Л.А. Ельшин // Экономический вестник Республики Татарстан. - 2010. - № 4.
4. Мхитарян, В.С. Многомерные статистические методы / В.С. Мхитарян, А.М. Дубров, Л.И. Трошин. - М.: Финансы и Статистика, 2005.
©А. В. Аксянова - канд. техн. наук, доц. каф. химической кибернетики КГТУ, axyanova@rambler.ru; А. И. Шакирова - науч. сотр. ГБУ «Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан», Shakirova.Alina@tatar.ru; Л. А. Ельшин - канн. техн. наук, доц. каф. менеджмента и предпринимательской деятельности КГТУ.
