Прогнозирование уровня инфляции в условиях нестабильности внешней среды Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Управление финансовыми рисками

17 (41) - 2010

УДК 336.748.12

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ ИНФЛЯЦИИ В УСЛОВИЯХ НЕСТАБИЛЬНОСТИ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ

л. А. ВАСИН,

доктор технических наук, заведующий кафедрой экономики и управления Тел. 8-4872-33-25-00

В. в. ростовцев,

аспирант кафедры прикладной математики

и информатики E-mail: [email protected] Тульский государственный университет

Уровень инфляции оказывает большое влияние на экономику как страны, так и отдельного предприятия, поэтому прогнозирование инфляционных процессов играет важную роль в принятии управленческих решений. В работе предложена модель индекса потребительских цен, а также проанализированы прежние экономико-математические модели инфляции, выявлены их достоинства и недостатки. Построена информационно-логическая модель, которая позволяет снизить роль субъективного фактора в принятии управленческих решений.

Ключевые слова: экономико-математическая модель, индекс, потребительский, цена, информационно-логическая модель.

Инфляция представляет собой устойчивую тенденцию роста общего уровня цен. Главным ее показателем выступает темп инфляции, который вычисляется как отношение разницы уровней цен текущего и предыдущего периода к уровню цен предыдущего периода, выраженное в процентах.

Выделяют различные виды инфляции в зависимости от критериев. По темпу инфляции выделяют умеренную инфляцию (3—5 % в год), галопирующую и гиперинфляцию (более 1 000 % в год). Кроме того, различают явную (открытую) инфляцию, при которой наблюдается общее повышение уровня цен, и подавленную (скрытую), при которой цены устанавливаются государством ниже рыночных и наблюдается дефицит товаров.

По другой классификации [2, с. 46—60] выделяют три вида инфляции.

1. Колебания среднего уровня товарных цен.

2. Колебания валютного курса национальных денег по отношению к мировым.

3. Соотношение уровней товарных цен, валютного курса (валютных цен) и доходности активов (уровня капитализации) или капитальных цен. Иными словами, инфляция является нарушением денежной стабильности и одновременно механизмом ее восстановления.

Вместе с тем имеют место и другие виды инфляции:

• инфляция спроса;

• инфляция предложения (издержек);

• сбалансированная;

• несбалансированная;

• прогнозируемая;

• непрогнозируемая;

• подавленная инфляция и др.

При этом существует несколько методов измерения инфляции:

• индекс цен производителей (PPI);

• индекс расходов на проживание (COLI);

• индекс цены активов;

• дефлятор ВВП;

• индекс Пааше и др.

Наиболее распространенным методом измерения инфляции является индекс потребительских

17 (41) - 2010

Управление финансовыми рисками

цен (СР1), который используется в дальнейшем.

Инфляция играет важную роль в принятии управленческих решений, что влечет за собой необходимость моделирования инфляционных процессов, что является эффективным инструментом анализа.

В ряде источников [3, 7 и др.] приведено множество моделей инфляции, которые строились для инфляционных процессов в России в различные годы. Опишем некоторые из них.

Для инфляционных процессов 1996—1997 гг. Архиповым С. и Дробышевским С. была построена следующая эконометрическая модель [1]:

п

П = С + аоП-2 + Т;®*™'-* +а2 У> + ^'

1=0

где — изменение потребительских цен за неделю Р, с — свободный член; п — глубина лага, равная 47 неделям; i — номер лага;

ю, = Ь0 + ЪХ1 + Ъ212 + Ъ^ — веса полинома; т1 — десятичный логарифм месячного темпа изменения денежной массы М2; у — месячный темп изменения реального ВВП, равномерно распределенного по неделям соответствующего месяца; ^ — остатки регрессии.

Существенным недостатком данной модели является использование в качестве одного из факторов месячного темпа изменения реального ВВП, равномерно распределенного по неделям. Поиск статистических данных по этому показателю весьма затруднен ввиду того, что органы статистики рассчитывают их по ВВП ежеквартально и ежегодно. Кроме того, модель не способна изменяться при существенных изменениях внешней среды, что и обусловливает ее использование в сугубо ограниченный промежуток времени.

Для более раннего периода (1995—1996 гг.) свою авторегрессионную модель предлагали В. Мау, С. Синельников и У. Трофимов [5, с. 12—25]:

Р, = а + Р,-1 + а2-!),(,-6) +' где р— индекс роста потребительских цен в течение месяца ;

а1, а2 — коэффициенты регрессии; т (М) (¿-6) — среднее геометрическое месячных темпов прироста денежной массы М2 за предыдущие шесть месяцев; ^ — прочие (немонетарные) факторы инфляции.

Следует отметить зависимость структуры данной модели от политического сценария, предложенного правительством.

В одной из своих работ В. Марьясин [4, с. 4—9] предложил факторную модель базовой инфляции:

Б, = E61 х Y62 х P63 хM64,t = 0, 1,..., T,

1 t t t-i t-i

где Bt — базовый индекс потребительских цен (ИПЦ), сложившийся в месяце t; Ef — темп изменения обменного курса рубля к доллару США, рассчитанного в среднем за месяц t на основе данных Банка России, по отношению к аналогичному показателю в месяце t — 1;

Y— цепной ИПЦ на продукцию отраслей легкой, пищевой промышленности и промышленности строительных материалов в месяце t; Pt-1 — инфляционное ожидание в месяце t, количественно определяемое как ИПЦ Р, сложившийся в месяце t — 1; Mt1 — темп изменения монетарной переменной «агрегат МО + депозиты до востребования населения» за месяц t — 1. Данную модель можно использовать как для прогнозирования, так и достижения возникающих целей путем воздействия на переменные, входящие в уравнение.

В связи с тем, что приведенные модели использовались в прошлом и с высокой долей вероятности не будут отражать существующей действительности, предлагается построить экономико-математическую модель, которая будет учитывать следующие факторы: импорт, экспорт, курс доллара США и ставка рефинансирования Банка России.

Предлагаемая модель представляет собой регрессионную модель вида

Р = а0 + Vt + aiEt + a3S, + a4Rf (1) где Pt — индекс потребительских цен в месяце t;

a0, a1, a2, a3 a4 — коэффициенты регрессии;

I t — импорт товаров;

Et — экспорт товаров;

St — значение курса доллара США;

Rt—значение ставки рефинансирования Банка

России.

Индекс потребительских цен в России, по данным органов статистики 2004—2008 гг. (помесячно), представлен на рис. 1.

Коэффициенты данной модели рассчитываются при помощи статистических программ SPSS 17 и СТАТИСТИКА 6.0. В нашем случае для исходных данных 2004—2008 гг. получаем: а0 = 107,666; а1 = - 3,209 х 10-5; а2 = - 1,599 х 10-5; а3 = - 0,241; а4 = 0,52.

Предложенная модель описывает два из трех видов инфляции, о которых говорилось ранее, а именно: первый вид, регулирующий колебания

Управление финансовыми рисками

17 (41) - 2010

3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Номер наблюдения

Рис. 1. Индекс потребительских цен в России помесячно в 2004—2008 гг.

Результат моделирования

\фактора «Кредиты»/ Нет

Построение модели без учета фактора «Кредиты» Построение модели с учетом фактора «Кредиты»

Рис. 2. Информационно-логическая модель прогнозирования уровня индекса потребительских цен

среднего уровня товарных цен, и второй, регулирующий колебания валютного курса национальных денег по отношению к мировым.

В зависимости от экономической ситуации и внешних факторов в модель может быть добавлен кредитный показатель, который охватит и третий вид инфляции. Тогда исходная регрессионная модель будет иметь следующий вид:

Р = а0 + а1 + а2Е + а3St +

+ аД + а5К, (2)

где —индекс потребительских цен

в месяце

йл, ^л, а л, а г — коэффициенты рег-

ао, а 1,

рессии;

I — импорт товаров; Е. — экспорт товаров;

значение курса доллара США; - значение ставки рефинансирования

$ Д

Банка России;

К. — объем кредитов в месяце I

Для реализации процесса прогнозирования уровня инфляции по приведенным экономико-математическим моделям построим информационно-логическую модель (рис. 2), которая позволит снизить роль субъективного фактора в принятии управленческих решений.

Информационно-логическая модель прогнозирования уровня индекса потребительских цен в России заключается в следующем.

1. Формируется база данных о состоянии внешней среды на основе получения и обработки ежемесячных статистических данных по следующим показателям: импорт, экспорт, курс доллара США, величина ставки рефинансирования Банка России, объем кредитов.

2. Для упрощения исходной регрессионной модели проверяем, насколько сильное влияние в данный период оказывает кредитный фактор. Если его значение велико, то для прогнозирования используется модель (2). В противном случае расчет уровня индекса потребительских цен осуществляется по модели (1).

3. На следующем шаге проверяем, насколько сильны колебания параметров внешней среды. Если они незначительны,

17 (41) - 2010

Управление финансовыми рисками

то в зависимости от выбранной стратегии рассчитывается индекс потребительских цен по формуле (1) или (2). При наличии сильных колебаний параметров внешней среды используется принцип обратной связи и производится перерасчет коэффициентов регрессионной модели. Таким образом, прогнозирование уровня потребительских цен будет осуществляться по уточненной модели. Это позволит приблизить результаты расчета по данной модели к реальным величинам.

4. Полученные на основе зависимостей (1) и (2) показатели индекса потребительских цен заносятся в базу данных «Результаты моделирования», откуда при необходимости и берется показатель Р—1.

5. На следующем этапе к исходным данным непрерывным потоком с интервалом в один месяц добавляются новые данные о факторах модели. С учетом вновь полученной информации выполняем пункты 1—4 и получаем следующий индекс потребительских цен, который вносится в базу данных «Результаты моделирования».

Таким образом, разработанная информационно-логическая модель позволяет осуществлять динамическое отслеживание состояния параметров внешней среды и в зависимости от конкретных условий использовать первую или вторую экономико-математическую модель для определения индекса потребительских цен.

Результаты, получаемые в процессе моделирования, используются в принятии управленческих

решений.

Список литературы

1. Гребенников П. И., Леусский А. И., Тарасевич Л. С. Макроэкономика: учебник. М.: ЮРАЙТ, 2003. 652 с.

2. Евстигнеева Л. П., Евстигнеев Р. П. Инфляция в новом измерении // Вопросы экономики. 2008. № 7.

3. Кизилов В., Сапов Г. Инфляция и ее последствия / под ред. Михайловской. М.: Центр «Панорама», 2006. 146 с.

4. Марьясин М. Ш. Моделирование базовой инфляции: вопросы методологии и практического применения // Банковское дело. 2002. № 11.

5. Мау В., Синельников-Мурылев С., Трофимов У. Альтернативы экономической политики и проблемы инфляции // Вопросы экономики. 1995. № 12.

6. Семенов В. П. Инфляция: метрика причин и следствия. 1-е изд. М. : Российская экономическая академия им. Г. В. Плеханова, 2005. 383 с.

7. Тябин В. Н. Комплекс макроэкономических моделей инфляции // Экономика и математические методы. Т. 37. 2001. Вып. 3.