ОЦЕНКА ДИНАМИКИ ВВП РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ
УСЛОВИЯХ
Латынина Наталья Александровна, старший преподаватель
Казанский инновационный университет им. В.Г.Тимирясова (ИЭУП),
г. Казань, Россия
В данной статье рассмотрена динамика объема ВВП РФ за период с 2000 г. по 2015 гг., показан процесс построения прогноза значения экономического показателя временного ряда.
В современных условиях развития именно Внутренний Валовой Продукт (далее ВВП) является одним из основных показателей экономического развития любого государства (см.рис.1). Поэтому вопросы оценки, прогнозирования ВВП на сегодняшний день являются актуальными, поскольку результаты таких анализов, позволяют осуществлять более эффективное управление, как отдельными субъектами государства, так и страной в целом.
90000,0 80000,0 70000,0 60000,0 50000,0 40000,0 30000,0 20000,0 10000,0 7305, 0,0
71016,7
41276,8
33247,5
26917,2
17027,2
13208,2
10830,5
8943,6
05,6 05,6
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Рисунок 1 - Динамика ВВП РФ в 2000-2015 гг., млрд. руб.[1]
Спад в мировой экономике, начавшийся с кризиса в финансовом секторе в США в 2007—2008 годах, привел к мировому финансовому кризису, затронувшему и Россию, как видим из представленных данных, уровень ВВП в 2009 году уменьшился на 2469, 6 млрд.руб. по сравнению с 2008 годом. В 2010 году Экономику РФ поддержали китайский спрос на сырьевые товары, бюджетные инвестиции в инфраструктурные проекты, программа утилизации автомобилей, поэтому объем ВВП за этот период опережает данные за 2009 г. и даже за 2008 г.
Гипотеза сезонности ВВП - это вероятность прямого снижения/повышения объема произведенных товаров и услуг в государстве в зависимости от времени года.
Для оценки ВВП Российской Федерации нами была построена модель в пакете анализа «БТАТЭТЮА».
Исходными данными для проведения анализа послужили ежеквартальные показатели объема ВВП России в текущих ценах в млрд. руб. за период с 1995 г. по 2015 год. Данные за 2 квартала 2016 года будут выступать проверочными для оценки адекватности построенного прогноза и модели.
На первом этапе исследования необходимо визуализировать временной ряд ВВП РФ. С помощью построения линейного графика на рисунке 2 прослеживается годовая сезонная компонента. Так на 1 квартал каждого периода приходится наименьший объем ВВП, а на 4 квартал -наибольший.
24000 22000 20000 18000 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0
-2000
1и010101010101010100000000000000000000НННННННННННН 101010101010101010100000000000000000000000000000000
Рисунок 2 - Линейный график динамики ВВП Российской Федерации,
млрд. руб., с 1995 г. по 2015 г.
Все колебания (небольшой амплитуды) соответствуют исходным данным и объясняются наличием сезонности в производстве, которое зависит от времени года, как в России, так и за рубежом.
Для построения прогноза ВВП на следующем этапе анализа была проведена сезонная декомпозиция. На рисунке 3 отображены исходный ряд ВВП и сглаженный ряд ВВП с учетом сезонной декомпозиции и временного лага.
25000
20000
1 5000
™ 10000 СП
5000
-5000
—Ч-Р-г-
-т-Р-1-1-Р-I-Р-1-1-Р-г-
25000
20000
15000
10000
5000
-5000
штттштшттшООООООООйООООООООООйООООйООООСйО
О- 0_ О.
гегогогогегога ["сгагатогатсгатсгатсгагагагогагсгагогагсгсгсгс гагогагогагегогогогагага
Ш Ш Ш 03 Ш Ш Ш ттттттттттттттттттттгпгпгп тттттттттттт
- ВВП РФ. млрд. руб. - ВВП РФ. млрд. руб.: прбр.
Рисунок 3 - Динамика ряда ВВП РФ и сглаженного ряда ВВП РФ, млрд.
руб., с 1995 г. по 2015 г.
Незначительные колебания скользящей средней интерпретируются теми самыми годовыми циклами, что подтверждает изначальную гипотезу сезонности ВВП.
Прогноз ВВП РФ будет произведён в краткосрочной перспективе на 4 периода, то есть на 4 квартала 2016 года, данный вид прогноза имеет наименьший удельный вес погрешности, что дает возможность оперативно анализировать и регулировать ситуацию с ВВП.
С учетом сезонности на рисунке 4 мы видим прогноз построенной нами модели АРПСС.
35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000
-5000
- - - -
щ
35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000
-5000
ьтл из иэ г^ оа оа сп <т а о тн тн гм гм т т ^ ^ич 1_п ш иэг^г^оаоасптоотнтнгмгчгпгп^^ичи-! ттачтттттттЛ&Л&Л&ОООООЛЛЛЛЛЛ^
спттттттслсптйййОййОООООйййССйООййОййСзйОООООО
!гЧ тгН тН тгН тН ГМ ГМ ГМ ГМ ГМ ГМ ГМ ГМ ГМ ГМГМ ГМ ГМ ГМ ГМ ГМГМГМГМГМГМГМГМГМГМГМГМГМГМГМГМГМ
С!а_ С!г_ С!г_ С!г_ С!г_ С!з_ Сз_ Сз_ Сз_ Сг_ Сз_
лзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлзлз лз лз лз лз лз лз лз лз лз лз лз лз лз лз
хххххххххххххххххххххххххххххххххххххххххх
-На5люд. -Прогноз -±90,0000%
Рисунок 4 - Прогноз динамики ВВП РФ в 2016 году, млрд. руб. с интервалами отклонения +/- 90%
Данные прогноза указывают на положительную динамику ВВП с вероятностью 95% на ближайшие 4 квартала, то есть на весь 2016 год. Прогноз учитывает сезонные колебания и является достоверным.
В таблице 1 приведены фактические данные за 1-2 квартал 2016 года и прогнозные значений на 1-4 квартал 2016 года. Данные за 1-2 квартал необходимы для проверки адекватности и определения погрешности модели.
Таблица 1 - Прогноз ВВП РФ на 1-4 квартал 2016 года, млрд. руб.
Год Квартал Показатель ВВП РФ, млрд. руб. Прогноз ВВП РФ, млрд. руб. Статистическая погрешность, %
2016 I квартал 18561,30 18685,34 0,67
II квартал 19979,36 19885,64 0,47
III квартал - 21818,72 -
IV квартал - 22637,36 -
Таким образом, построенная нами модель является адекватной для оценки динамики ВВП Российской Федерации со средней погрешностью
менее 1%. Данные анализа указывают на возможность использования данного метода для исследования не только ВВП, но и остальных факторов, которые влияют на экономический рост государства.
Список литературы
1. www.gks.ru
Latynina Natalia Aleksandrovna, senior lecturer Kazan innovative University. V. G. Timirjasewa (IEML), Kazan, Russia
ESTIMATION OF DYNAMICS OF GDP OF RUSSIA IN MODERN CONDITIONS
This article describes the dynamics of GDP of Russia for the period from 2000 to 2015, shows the process of forecasting the values of economic indicator time series.
ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ КОСМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ КУРСКОЙ ОБЛАСТИ Николаев Виктор Николаевич, д.т.н., профессор (e-mail:[email protected]) Потапенко Александр Михайлович, к.т.н., профессор (e-mail:[email protected]) Новиков Вадим Николаевич, аспирант (e-mail:[email protected] ) Юго-Западный государственный университет, г.Курск, Россия Макарьин Игорь Вячеславович, к.т.н., доцент (e-mail:[email protected]) 27 ЦНИИМО РФ, г.Москва,Россия
Выполнен анализ возможностей применения результатов космической деятельности и инновационных информационных систем в социально-экономических системах Курского региона.
Ключевые слова: результаты космической деятельности, инновационные информационные системы, социально-экономические системы, данные дистанционного зондирования
Введение. Использование в настоящее время результатов космической деятельности (РКД) РФ совместно с возможностями информационных технологий (ИТ) и информационных систем (ИС) в региональных социально-экономических системах (СЭС) различного вида, показало их высокую эффективность при решении задач создания наукоемкой инновационной продукции и представляет существенный сегмент современной региональной экономики [1].
При этом важной научно-технической задачей при построении информационной инфраструктуры при использования РКД в регионе является оценка целесообразности и эффективности решения