CC BY
102
МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Узаков, АВ- ^каченко, Сапова, АА Херсонский, АА 0иров, С-ф. 'Ш.ош.кин,
АА Янтовский
ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВНЕШНЕЙ ТОРГОВЛИ В УСЛОВИЯХ ПЕРЕХОДНОЙ ЭКОНОМИКИ
Становление в России рыночной экономики, повышение ее открытости по отношению к внешнему миру привело к значительному возрастанию роли внешней торговли в воспроизводственном процессе, усилению влияния колебаний конъюнктуры мировых товарных рынков на основные параметры развития народного хозяйства нашей страны. В этих условиях важной задачей становится разработка и использование надежных методов прогнозирования динамики и структуры внешней торговли с учетом многочисленных, подчас противоречивых, факторов, определяющих состояние внутренней, а также мировой экономики.
Тот факт, что в последнее время со стороны различных министерств и ведомств экономического блока обозначился растущий интерес к кратко и среднесрочным прогнозам социально-экономического развития страны, основанным на расчетах по эконометрическим моделям российской экономики, прежде всего, свидетельствует о том, что страна вошла в период относительной политической и экономической стабильности, когда стала возможна и необходима комплексная оценка перспективы развития на ближайшие 5-10 лет. Появилась возможность перейти от сиюминутной деятельности в условиях перманентного политико-экономического кризиса к более упорядоченной работе, связанной с всесторонним анализом возможных последствий претворения в жизнь различных управленческих решений. Но, как показывает практика, подобные работы наталкиваются на острый дефицит инструментария, позволяющего производить перспективный экономический анализ, а существующие системы оценки экономических сценариев, как правило, имеют крайне узкую направленность, не позволяют оценивать ком-
плексное взаимодействие различных параметров развития экономики. В результате, многие предложения по изменению отдельных элементов экономической политики проигрывают вследствие отсутствия должного обоснования, подкрепленного соответствующими расчетами. Попытки создания сложного прогнозно-аналитического инструментария тормозятся отсутствием необходимых для столь сложных работ административно-финансовых и кадровых ресурсов, проблемами с неудовлетворительным состоянием статистической базы и т. д.
Все это в равной степени относится и к прогнозированию внешней торговли. В условиях возросшей значимости экспорта и импорта для экономики страны повышаются требования и к моделям, позволяющим моделировать перспективную внешнеторговую динамику. Требуются новые подходы, адекватные изменениям, произошедшим в экономике страны в последние годы. В тоже время является очевидным, что вряд ли возможна разработка сбалансированного прогноза внешнеторговой динамики без учета влияния со стороны основных макроэкономических показателей, без погружения в общий народнохозяйственный сценарий.
По-прежнему значительные трудности при анализе и прогнозировании связаны с качеством существующей статистической базы. В частности, в существенной мере являются не согласованными ряды внешней торговли Г оскомстата, ГТК, Центрального банка. Частая смена методик учета движения товаров приводит к разрывам динамических рядов экспорта и импорта, затрудняет описание товарных потоков.
Несмотря на все существующие проблемы группа специалистов ИНП РАН и Государственного таможенного комитета РФ (ГТК РФ) предприняла попытку разработки комплекса моделей прогнозирования внешней торговли на уровне отдельных товарных групп, а также на уровне Региональных таможенных управлений (РТУ)1 ГТК РФ. Предполагается, что разработанный инструментарий в перспективе должен использоваться в прикладных расчетах как в центральном аппарате ГТК РФ, так и в региональных структурных подразделениях.
Специфика работы такого органа как ГТК, прежде всего, связана с тем, что эффективность функционирования таможенной службы определяется поступлениями в бюджет от внешнеэкономической деятельности. При этом данные поступления в решающей степени зависят от текущей внешнеэкономической динамики. Таким образом, имея максимально детализированный прогноз возможной динамики экспорта и импорта по конкретным товарам и товарным группам с разбивкой по отдельным регионам, существует возможность более точной корректи-
1 Структура региональных таможенных управлений соответствует административнотерриториальному делению Российской Федерации на Федеральные округа и включает в себя семь образований (Северо-Западное, Центральное, Южное, Приволжское, Уральское, Сибирское и Дальневосточное).
ровки объемов заданий по сбору таможенных платежей еще на этапе бюджетных проектировок. Внедрение прогнозной системы на региональный уровень, в свою очередь, позволяет прогнозировать объемы сборов в региональном разрезе, что также представляет значительный интерес для ГТК.
Как уже отмечалось, нам представляется, что прогнозы внешней торговли нельзя рассматривать вне контекста системы долго-, средне- и краткосрочных прогнозов социально-экономического развития. Динамика объемов и структуры экспорта и импорта, а также уровня внешнеторговых цен и их соотношения с мировыми и внутренними ценами оказывают непосредственное влияние на отраслевые и территориальные пропорции, объемы ВВП, доходы федерального и регионального бюджетов, поступление таможенных платежей, рентабельность предприятий, уровень розничных цен и реальные доходы населения. В тоже время внешняя торговля также испытывает на себе влияние перечисленных экономических показателей.
Достоверность и надежность прогнозов внешней торговли во многом зависит от используемой методологии прогнозирования, учета всего многообразия факторов, определяющих структуру экспорта и импорта, уровня и соотношения внешнеторговых цен, меняющейся конъюнктуры мировых и внутренних рынков.
Детализированное прогнозирование внешней торговли, в свою очередь, предполагает разработку прогнозов стоимостного объема экспорта и импорта разной степени агрегации (на федеральном уровне и по РТУ, в целом и в разрезе основных товарных групп экспорта и импорта) и с различными горизонтами прогнозирования (долго-, средне- и краткосрочными). При этом прогнозирование должно носить непрерывный характер, обеспечивать преемственность и согласованность прогнозных оценок как по разным горизонтам, так и при различной степени агрегации. По нашему мнению, при построении прогнозов на более близкую перспективу необходимо в качестве основных предпосылок учитывать положения долгосрочных прогнозов, а при построении детальных прогнозов обеспечивать выполнение требования соответствия их суммарных оценок значениям агрегированных показателей.
Краткосрочные детализированные прогнозы представляют наибольший практический интерес для ГТК, органа, осуществляющего оперативное регулирование внешнеторговых потоков. При построении таких прогнозов необходимо помимо тенденций и факторов, определяющих развитие внешней торговли на длительную и среднесрочную перспективу, учитывать также целый ряд объективных и субъективных, системных и внесистемных, управляемых и неуправляемых факторов. К ним следует отнести, в первую очередь, особенности производства и потребления по регионам, мер тарифного и нетарифного регулирования. Следует заметить
также, что при построении детальных краткосрочных прогнозов влияние этих факторов часто оказывается превалирующим. Именно этим объясняется выявленный в ходе работы над системой моделей крайне неустойчивый характер динамики показателей объемов экспорта и импорта по отдельным РТУ, товарным группам, важнейшим товарам.
В основе краткосрочного прогнозирования объемов внешней торговли, по-видимому, должны лежать прогнозные оценки агрегированных показателей, полученные на основе эконометрических моделей, отражающих широкий спектр связей между макроэкономическими показателями, отраслями и секторами экономики, уровнем социального развития, соотношениями мировых и внутренних цен.
Основная сложность такого подхода к прогнозированию состоит во взаимной увязке прогнозов агрегированных показателей, полученных по эконометрической модели и на основе моделей внешней торговли, а также для различных горизонтов прогнозирования. Решение этой проблемы может быть достигнуто посредством получения обобщенных оценок с учетом точности полученных по ним ретроспективных прогнозов и принципа дополнительности содержащейся в них информации.
Создание сложной модели подразумевает предварительную проработку основной идеологии построения, основных требований к ее функциональным блокам. При этом, учитывая потребности текущего и краткосрочного анализа и прогнозирования, необходимо сформировать модель (систему моделей), осуществляющую и согласующую расчеты, проводимые одновременно по годовой (макроэкономической) и квартальной модели внешнеторгового оборота.
Поэтому в данном случае следует говорить о системе взаимоувязанных моделей прогнозирования экспорта и импорта в разрезе РТУ. Эта система должна включать в себя расчеты как на уровне макроэкономических показателей в масштабе страны, так и расчеты на региональном уровне.
Решение поставленной задачи по разработке комплекса моделей может быть достигнуто различными способами. Наиболее очевидный из них - это вариант расчетов, который условно можно назвать «сверху-вниз». Данный вариант основывается на проведении расчетов от внешнеторговых агрегатов из межотраслевого баланса через показатели импорта и экспорта по платежному балансу к суммарным данным по статистике ГТК, далее к отраслевым агрегатам в принятой номенклатуре согласованным с отраслевыми расчетами в модели RIM. На следующем этапе осуществляется переход к агрегатам по РТУ и параллельно с этим к суммарным расчетам согласованных товарных групп по стране в целом.
Прежде всего, такая логика расчетов в большей степени чем какая либо другая отвечает принципу функционирования экономики, когда именно общая макроэкономическая ситуация оказывает определяющее влияние на состояние основных агрегатов платежного баланса страны, а через них и на
динамику экспорта и импорта отдельных товарных групп и отдельных товаров. Преимущество данного подхода заключается и в том, что сценарный прогноз развития экономической ситуации в стране становиться своеобразным каркасом, скрепляющим более низкие уровни расчетов.
Очевидно, что выбранная схема предполагает использование в качестве своеобразного «стержня» системы расчетов развитой межотраслевой макроэкономической модели, отражающей основные процессы в современной российской экономике. В течение ряда последних лет в ИНП РАН разрабатывается межотраслевая макроэкономическая модель экономики РФ, получившая в процессе разработки и в публикациях название RIM. Ее детальное описание представлено в работах [1, 2], подробное описание внешнеторгового блока RIM можно найти в работе [3].
Необходимо отметить, что работа над межотраслевой моделью опиралась на разработанные в ИНП РАН межотраслевые балансы в системе СНС за 1980-2000 гг. в разрезе 25 отраслей промышленности и народного хозяйства. На протяжении последних лет межотраслевая макроэкономическая модель RIM неоднократно использовалась для прикладных расчетов, чем доказала свою адекватность макроэкономическим реалиям современной России. Применение такого мощного связующего инструмента, по замыслу разработчиков системы моделей внешней торговли, должно существенно повысить общее качество прогноза.
В ходе работы сложились основные подходы к построению моделей внешней торговли для прогнозирования на уровне товарных групп и в региональном разрезе. Разрабатываемая система моделей, по нашему мнению, должна удовлетворять ряду принципиальных требований.
1. Позволять прогнозировать экспорт и импорт по товарным группам в разрезе РТУ и в целом по РФ с квартальным шагом на период от одного квартала до трех лет.
2. Осуществлять вариантные прогнозы, учитывающие различные сценарии развития народного хозяйства РФ и мировой экономической конъюнктуры на кратко- и среднесрочную перспективу.
3. Прогнозировать в режиме реального времени.
4. Использовать единую программную среду и объединенную базу данных.
5. Позволять производить оперативный обмен базами данных и моделями.
6. Иметь возможность оперативной корректировки используемых баз данных, уравнений и моделей.
7. Осуществлять оперативное согласование прогнозов, разрабатываемых в РТУ и в центральном отделении ГТК.
Поскольку основой любой модели является статистическая база, необходимо отметить ряд проблем, возникающих в связи с этим. Исходная информация по экспорту и импорту в товарной номенклатуре внеш-
неэкономической деятельности (ТН ВЭД), имеющаяся у ГТК, характеризуется высокой степенью дробности, большим количеством товарных групп, а также представлением в разрезе отдельных региональных таможенных управлений. Это означает, в частности, возможность выхода на итоговые суммы по товарным группам как непосредственно через товарную номенклатуру, так и опосредованно, через товарную номенклатуру по РТУ. В свою очередь, это предполагает необходимость согласования этих двух видов расчетов. Кроме того, встает проблема причинноследственной увязки агрегатов. Так, например, суммарные значения по товарным группам и товарам могут рассматриваться как определяющие факторы динамики товарных групп и товаров по РТУ. И, наоборот, значения товарных групп по РТУ могут рассматриваться как основы для определения суммарных по РФ значений для товарных групп и товаров.
Существенным ограничением, определяющим итоговую конфигурацию системы расчетов, является то, что статистика ГТК представлена, в том числе, в месячном и квартальном разрезах, в то время как многие макроэкономические характеристики развития, а также параметры экономической политики, от которых, вообще говоря, зависят и характеристики внешней торговли, исчисляются в квартальном или годовом разрезе. Еще сложнее обстоит дело с инструментами прогнозирования. Фактом является то, что в Российской Федерации в настоящее время нет ни одной удовлетворительно работающей экономико-математической модели с квартальным шагом, тем более модели, учитывающей отраслевую структуру экономики.
Прикладной характер разработанной системы моделей предполагает прогнозирование внешней торговли по товарным группам и РТУ именно с квартальным шагом. Это означает, что для прогнозирования внешнеэкономической деятельности в поквартальном разрезе необходимо также спрогнозировать по кварталам прогнозного периода, все те переменные, которые, в конечном итоге, предопределяют динамику экспорта и импорта.
Данная задача, теоретически, имеет два направления решения. Первое состоит в разработке квартальной межотраслевой модели, что, вообще говоря, невозможно, в силу отсутствия межотраслевых балансов производства и распределения продукции в квартальном разрезе.
Второе направление, по которому и двигались разработчики системы моделей внешней торговли, состоит в использовании имеющейся межотраслевой макроэкономической модели И!М для разработки среднесрочного прогноза с годовым шагом, который с помощью специальной модели интерполяции трансформируется в прогноз экзогенных (по отношению к моделям внешней торговли) переменных с квартальным шагом.
Общие принципы формирования прогнозно-аналитического инструментария, а также анализ факторов, определяющих методологию и логику расчетов, предопределили разработку многоуровневой системы моделей прогнозирования внешней торговли, получившей название
FTM (Foreign Trade Model). Данная система моделей включает в себя четыре основных уровня.
1. Уровень выработки макроэкономических сценариев развития экономики Российской Федерации и осуществления прогнозных расчетов на среднесрочную перспективу с годовым шагом. На этом уровне формируются основные показатели экономической политики, определяется макроэкономическая и отраслевая динамика развития российской экономики на 3-5 лет. Прогнозирование осуществляется с помощью межотраслевой макроэкономической модели RIM.
2. Уровень интерполяционной модели. Наличие этого уровня связано с необходимостью перехода (интерполяции) результатов расчетов по макроэкономической модели RIM из годовой статистики в квартальную.
3. Уровень расчетов по укрупненным товарным группам. Прогнозируются показатели экспорта и импорта в номенклатуре ГТК по России в целом. При этом в качестве объясняющих переменных может быть использован весь набор показателей, сформированный по результатам прогнозных расчетов и соответствующих преобразований на первом и втором уровнях.
4. Уровень расчетов по РТУ. Рассчитываются показатели экспорта и импорта по укрупненным товарным группам в разрезе РТУ. При этом важнейшими объясняющими переменными выступают агрегаты по товарным группам, рассчитанные на предыдущем уровне.
Принципиальная схема системы моделей прогнозирования внешней торговли в разрезе РТУ представлена на рис. 1.
Существенное внимание разработчиков системы моделей также было обращено на селекцию статистических показателей. Важным моментом формирования базы данных стал отбор товарной номенклатуры экспорта и импорта, что позволяло избежать возможной громоздкости базы данных. Сложность состояла в том, что выбранные группы, с одной стороны, должны были описывать значимо большую часть внешнеторговых операций, а, с другой - не перегружать модель. В результате было принято решение о включении в базу модели показателей для 21 группы товаров по экспорту и 58 групп по импорту.
Всего в расчетах задействованы динамические ряды по более чем 2500 показателям за период с первого квартала 1996 г. по второй квартал 2002 г. Они включают в себя как статистику ГТК, так и ключевые макроэкономические индикаторы, показатели платежного баланса, а также динамику цен на основные сырьевые товары. Кроме того, в базу данных входят показатели экономического развития США и стран зоны Евро. База данных реализована в пакете регрессионного анализа и эконометрического моделирования G7.
i
уровень
2
уровень
З
уровень
4
уровень
Таким образом, столь обширная единая статистическая база позволяет проводить расчеты на всех уровнях построения модели, а, кроме того, может быть использована и в аналитических целях.
В качестве инструмента перехода от расчетов по межотраслевой модели к расчетам по квартальной статистике была разработана интерполяционная модель. В общем виде можно сказать, что в основу этой модели положен трехуровневый принцип расчета квартальных значений. Модель интерполяции реализована в виде последовательных этапов расчета:
• на первом этапе от последней отчетной точки на основе годовых значений показателя на последующем периоде строится сглаженная кривая квартальных значений;
Система
моделей
Результаты
расчетов
I Информационные массивы
Модель
RIM
Модель
Интерполяция
Прогноз
экономики РФ База данных
с годовым шагом: годовых
производство, прогнозных
цены, доходы, ВТ в динамических
отраслевом разрезе рядов
Прогноз внешней торговли по товарным группам в целом по Российской Федерации
База данных квартальных прогнозных динамических рядов ВТ по РФ
Прогнозные пара- Формируются
метры экономичес- в ГТК с
кой политики и ! і использованием
конъюнктуры материалов МЭРТ
рынков и разработок РАН
Прогноз
экономики РФ с База данных
квартальным шагом: квартальных Используется для
производство, прогнозных модели FTM ГТК,
цены, доходы, ВТ в динамических а также для
отраслевом разрезе рядов модели FTM РТУ
Дополнительный
комментарий
>атывается в ГТК и ИНП РАН. Используется для формирования квартальных рядов
Используется для модели FTM РТУ, а также для итогового согласования
Представлет собой итоговый прогноз ВТ РФ в разрезе РТУ
Рис. i. Система прогнозных расчетов ГТК РФ в разрезе РТУ
• на втором этапе по отчетным данным специальная расчетная процедура формирует ряды сезонности конкретного показателя, значения которых продлеваются на прогнозный период;
• на третьем этапе на полученную кривую квартальных значений накладываются ряды сезонности, формируя таким образом ряды квартальной статистики показателя на прогнозном периоде.
При некоторой грубости подобного подхода от годовой статистики к квартальной для решения конкретной задачи подобная методика, по нашему мнению, вполне применима.
Таким образом, в соответствии с принятой системой расчетов с использованием межотраслевой макроэкономической модели RIM и интерполяционной модели получим прогноз основных макроэкономических и отраслевых показателей на среднесрочную перспективу с квартальным шагом. Использование этих данных позволяет перейти непосредственно к расчетам экспорта и импорта по отдельным товарным группам по России в целом и по РТУ.
Практическое использование разработанной схемы расчетов можно продемонстрировать на отдельных товарных группах-представителях.
Методика расчетов по выбранным группам, описанная ниже, соответствует общей идеологии построения модели. При этом на каждом уровне разрабатывались уравнения регрессии вплоть до отдельных товаров в разрезе РТУ. Таким образом, был полностью задействован весь механизм расчетов в логике «сверху-вниз».
Наиболее представительной в экспорте является 27-я группа - топливные продукты2, включающая в себя основные продукты сырьевого экспорта России (нефть, газ, нефтепродукты, уголь, электроэнергию). Выбор данной группы обусловлен ее значимостью для экспорта, а также ее очевидной зависимостью от конъюнктуры мировых рынков и развития экономик основных стран-потребителей. Это дало возможность использовать в расчетах широкий спектр показателей, отражающих как внутриэкономическую ситуацию, так и положение на внешних рынках.
На предварительном этапе при помощи интерполяционной модели ряды экспорта в сопоставимых ценах из модели RIM были преобразованы в квартальные. В качестве рядов сезонности использовались расчеты, основанные на агрегировании показателей статистики ГТК. Несмотря на то, что данная процедура является некоторым упрощением, полученные результаты можно признать вполне приемлемыми для дальнейших расчетов.
Затем производилась оценка уравнений по экспорту товаров 27-й группы в целом по России и в разрезе РТУ. На данном этапе в расчеты включались показатели отраслевой статистики (выпуски топливных отраслей, потоки экспорта из модели RIM), показатели мировых цен на основные сырьевые показатели, лаговые переменные.
2 Нумерация групп в системе моделей соответствует использующейся в России Товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД).
Принципиальная схема расчетов по блоку экспорта топливноэнергетических ресурсов представлена на рис. 2 на примере экспорта нефти.
i
уровень
2
уровень
3
уровень
4
уровень
Рис. 2. Схема построения блока экспорта нефти
Проиллюстрируем это на примере уравнений для экспорта топливных товаров по России в целом:
e27Tt =-6381081796+6707X02; +221805296oilprt +0,6607se27T,
R2=0,96, dw=1,96,
где e27Tt - суммарный по России экспорт топливных продуктов в млн. долл., в квартале t (статистика ГТК); X02t - выпуск топливной промышленности постоянных ценах в квартале t (порождается интерполяционной моделью из данных модели RIM); oilprt - мировые цены на нефть марки Urals в квартале t; se27T - сезонность ряда суммарного по России экспорта топливных продуктов;
и для Центрального таможенного управления:
е27с= -102269696+0,19136 e27Tt-0,16139 e27wt-
-0,25993 e27st +0,04868 se27c,
R2=0,92, dw=1,78,
где e27сt - экспорт топливных продуктов в млн. долл. Центрального таможенного управления в квартале t; e27Tt - суммарный по России экспорт топливных продуктов в млн. долл., в квартале t (статистика ГТК); e27wt - экспорт топливных продуктов в млн. долл. Северо-Западного таможенного управления в квартале t3; e27st - экспорт топливных продуктов в млн. долл. Южного таможенного управления в квартале t;
3 В данном случае, экспорт Северо-Западного и Южного таможенного управлений использовался в качестве конкурирующего фактора. Увеличение поставок через эти таможенные управления, при прочих равных условиях, приводит к уменьшению потоков через Центральное таможенное управление.
ж27с - сезонность ряда экспорта топливных продуктов Центрального таможенного управления.
Принципиальная схема расчетов по импортным потокам аналогична приведенной выше. В частности, схема расчетов по блоку импорта мяса и мясопродуктов (группа 02) представлена на рис. 3.
1
уровень
2
уровень
3
уровень
4
уровень
Рис. 3. Схема построения блока импорта мяса и субпродуктов
Методика, отработанная на товарных группах-представителях, была применена для построения уравнений, использованных в системе моделей прогнозирования внешней торговли. Таким образом, появилась возможность, используя сценарные расчеты, полученные по модели RIM, анализировать стоимостную структуру экспорта и импорта на более низком, чем отдельные отрасли промышленности, уровне.
Примером использования представленной схемы расчетов является прогноз динамики экспорта и импорта по товарным группам в разрезе РТУ на период до 2005 г.
В качестве основного в данном цикле расчетов был принят сценарий благоприятного развития внешне- и внутриэкономической ситуации [4].
К основным предположениям данного сценария следует отнести следующее:
• мировые цены на нефть марки Urals не опускаются ниже отметки 22,5 долл./барр. (в 2004 г.);
• выплаты по внешнему долгу осуществляются в соответствии с существующим графиком;
• темпы роста мировой экономики составляют 3,5% в год на всем прогнозном периоде;
• экспорт нефти возрастает к 2004 г. до 231 млн. т;
• курс доллара (среднегодовой) в 2004 г. не превысит 33 руб./долл.;
• объем прямых иностранных инвестиций в 2004 г. достигнет 7,8 млрд. долл.
В результате расчетов по модели RIM, используя названные предположения, нами была получена следующая динамика ВВП (рис. 4).
Год
%
iii,0
ii0,0
109.0 -
108.0 -
107.0
i06,0
105.0 -
i04,0
103.0 -
i02,0
i0i,0
200i
2004
2005
Рис. 4. Темпы роста ВВП. полученные по модели RIM (благоприятный сценарий МЭРТ)
При помощи интерполяционной модели прогнозные значения с годовым шагом из модели RIM были преобразованы в квартальные ряды данных и включены в базу расчетов модели ГТК-РТУ. В процессе отладки модели были произведены расчеты на краткосрочную перспективу до конца 2004 г. с постпрогнозом на два первых квартала 2002 г. В качестве иллюстрации приведем некоторые полученные результаты (рис. З).
Стоимостная динамика экспорта нефтепродуктов, полученная в результате прогнозных расчетов по системе моделей ГТК-РТУ, в целом оказалась более низкой, чем действительные значения, что в первую очередь объясняется заниженными сценарными значениями динамики мировых цен на нефть, свойственными даже благоприятному сценарию Минэкономразвития, положенному в основу расчетов по модели (рис. За). Проведенный анализ показывает, что при включении в расчет фактически наблюдавшейся динамики цен на нефть качество прогноза значительно улучшается.
Более точен прогноз экспорта химического сырья (рис. Зб), что в значительной мере определяется объемами экспорта химической промышленности, полученными из модели RIM. В ней экспорт продукции данной отрасли в первую очередь зависит от внутренних факторов (та-
ких, как внутренний выпуск) и динамики мировой экономики (сценарий развития которой был задан весьма реалистично), поэтому достаточно точно оценена и квартальная динамика экспорта химического сырья. Сказанное в равной степени относиться к прогнозу экспорта леса (рис. 5в) и машин и оборудования (рис. 5г).
Млн. долл.
Млн. долл.
* у
гг"
а)
750.0 -
700.0 -
650.0 -
600.0 -
550.0
500.0
450.0 -
400.0 -
/
Период
в)
Период
Период
г)
Рис. 5. Экспорт топлива (е27Т) (а), химического сырья (б), леса (в) и машин и оборудования (е84Т) (г):
-•- отчетные значения; -д- прогнозные значения
Полученные результаты прогноза экспорта и импорта в разрезе отдельных товарных групп позволили осуществить расчеты по отдельным таможенным управлениям.
Подводя итог, необходимо отметить, что при построении системы моделей экспорта и импорта существует значительное количество проблем, прежде всего, статистического характера. Так, статистика внеш-
Млн. долл
ней торговли не согласована. В частности, имеются заметные расхождения между данными ГТК и Госкомстата России. Кроме того, частая смена методик учета движения товаров в этой сфере приводит к разрывам динамических рядов и затрудняет описание товарных потоков. Следует отметь то, что применение в качестве основы прогнозных расчетов межотраслевой макроэкономической модели RIM с годовым шагом требует как повышения качества макроэкономического прогноза и сценариев экономического развития, так и более совершенного аппарата перехода к квартальным рядам данных.
Вместе с тем, проведенное исследование показало возможность использования в качестве инструмента прогнозирования внешнеторговых потоков модельного комплекса, основанного на модели RIM. Применение такого комплекса как в центральном аппарате ГТК, так и в региональных подразделениях позволяет повысить качество аналитических расчетов, придать более обоснованный характер прогнозам таможенных сборов.
Литература и информационные источники
1. Узяков М.Н. Проблемы построения межотраслевой модели равновесия российской экономики //Проблемы прогнозирования, №2, 2000.
2. Серебряков Г.Р. Опыт построения межотраслевой модели равновесия российской экономики //Проблемы прогнозирования, №2, 2000.
3. Широв АА. Опыт разработки внешнеторгового блока межотраслевой модели // Сборник научных трудов. Ин-т народнохозяйственного прогнозирования РАН. М.: МАКС Пресс, 2003.
4. Исходные условия (гипотезы) для формирования вариантов развития экономики на пер-иод до 2006 года и до 2020 г. МЭРТ РФ. www.economy.gov.ru
