• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Учет неоднородности отраслей российской экономики при моделировании их динамики

Приоритетные направления развития: экономика
2016

Объект исследования – сектора российской экономики.

Целью работы является развитие новых и модификация разработанных в лаборатории моделей российской экономики в целом и ее отдельных составляющих к новым условиям экономического развития, а также реализация на их основе прогнозных расчетов в отдельных секторах российской экономики. Требуется актуализировать ранее разработанную систему расчетов, учитывая ощутимый спад российской экономики и заметное снижение темпов роста мировой экономики. Важной составляющей является проведение фундаментальных и прикладных исследований силами преподавателей, аспирантов и студентов НИУ ВШЭ.

Методология исследования сочетает в себе эконометрические, балансовые и аналитические подходы к моделированию экономических процессов в современной российской экономике.

В процессе исследований внесены существенные изменения в ряд моделей секторов российской экономики в среднесрочном периоде, разработанной коллективом лаборатории в предыдущие годы. Также были внесены усовершенствования в систему расчетов показателей функционирования российской экономики. Падение мировых цен на нефть и рецессия российской экономики потребовали учета в блоках модели новых реалий, проверки применимости разработанной модели в новых условиях.

Предложены пути решения выявленных проблемных вопросов. В том числе, дальнейшее развитие модели банковской системы России на основе результатов, полученных в рамках предыдущих работ по построению динамической стохастической модели современной российской экономики; модификация метода наименьших квадратов для улучшения качества прогноза; использование предлагаемого индикатора риска ликвидности для анализа состояния банковского учреждения; построение модели агрегированного потребителя; выявление ключевых макроэкономических показателей, влияющих на динамику инвестиций в основной капитал; разработка модели финансовой стабильности банка в контексте отзыва лицензии Банком России; учета скорости сходимости распределения доходностей на российском финансовом рынке к предельному при анализе рисков; моделирования взаимосвязи выпуска и экспорта в пищевой промышленности с показателями импорта сырья, импорта технологий и ПИИ на уровне российских регионов; анализа влияния прямых инвестиций на сельское хозяйство Кировской области; оценивания гравитационной модели внутренней миграции в России с экзогенными пространственными лагами факторов.

К основным результатам работы можно отнести следующие.

Предложена модификация метода наименьших квадратов для задачи прогнозирования долгосрочных тенденций. Классическая задача минимизации суммы квадратов ошибок прогноза на один шаг вперёд заменяется на аналогичную задачу, но с учётом прогнозов на произвольное число шагов вперёд.

Методом Монте-Карло исследуются свойства таких прогнозов. Показано превосходство модифицированной процедуры над стандартной при наличии нелинейной компоненты в данные. Предварительные результаты проверки на реальных данных также говорят в пользу предлагаемого метода.

Предложен показатель, который может быть использован для анализа достаточности ликвидности всей банковской отрасли на примере банковского сектора России. В основе данного индикатора лежит формализованное разделение счетов баланса на ликвидные и неликвидные путем сравнения статистики потоков и запасов по каждому счету в течение месяца. Было выявлено, что предложенный индикатор риска ликвидности является опережающим для кризисов 2008 и 2014 гг.: индикатор находился ниже 10%-ого исторического минимума с начала года для обоих лет, то есть более чем за полгода до фактического начала краха Lehman Brothers и падения обменного курса рубля.

Предложена методология построения модели финансовой стабильности банка в контексте отзыва лицензии Банком России. Данная методология базируется на LASSO-регуляризации с применением методов оценивания, основанных на кросс-валидации. Полученные оценки моделей позволяют заблаговременно предсказывать отзыв лицензии того или иного банка. Модель имеет прямое практическое значение - она может использоваться участниками финансового рынка для оперативного мониторинга финансового состояния банковской системы.

В рамках исследования учета скорости сходимости к нормальному распределению показано, что аналитически построенные G-границы согласуются с соответствующими значениями левых хвостов распределений логарифмов доходностей фондовых индексов России. G-границы могут быть использованы инвесторами в качестве меры риска больших потерь на финансовых рынках. Сравнительный анализ результатов оценки рисков больших потерь с помощью моделей VaR и GARCH показал весомое преимущество метода G-границ.

При исследовании перспектив прямых иностранных инвестиций (ПИИ) в пищевую промышленность России были исследованы дисбалансы регионального притока иностранного капитала и разработана методика, позволяющая выявлять и прогнозировать неудовлетворенный спрос на прямые иностранные инвестиции (ПИИ) в пищевой отрасли на мезоуровне. Результаты модельных расчетов показывают, что регионы-лидеры по накопленным ПИИ являются лидерами и по спросу на ПИИ, т.е. модель подчеркивает инерционный характер притока иностранного капитала. Также модель позволила ранжировать регионы по объему неудовлетворенного спроса на ПИИ. В пищевой отрасли наибольший спрос на ПИИ предъявляют регионы, уже лидирующие по выпуску пищевой продукции. Топ-5 регионов по объемам неудовлетворенного спроса – Москва, Московская область, Владимирская область, Санкт-Петербург, Краснодарский край).

В рамках исследования внутренней миграции в российских регионах предложена и оценена гравитационная модель миграции в России с экзогенными пространственными лагами факторов. Результаты показывают, что для миграционных потоков в России важны факторы соседних регионов как для региона выбытия, так и для региона прибытия. Для разных объясняемых переменных тип влияния оказался различным. Полученные результаты показывают, что мигрантам далеко не все равно, каково окружение тех регионов, в которые они мигрируют. Благополучие или наоборот отсталость соседей может усилить приток или отток мигрантов.

Публикации по проекту:


Malakhov D., Pilnik N., Pospelov I. G. Stability of Distribution of Relative Sizes of Banks as an Argument for the Use of the Representative Agent Concept. / NRU Higher School of Economics. Series EC "Economics". 2015. No. WP BRP 116/EC/2015.
Малахов Д. И. Риски структурных изменений в отрасли и их последствия. // Риск-менеджмент в кредитной организации. 2015. № 4(20). С. 72-88.
Пильник Н. П., Корищенко К. Н. Оценка вклада основных факторов в динамику потребительских цен // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. 2016. Т. 3. № 1. С. 67-82. doi
Sardadvar S., Vakulenko E. Interregional migration within Russia and east-west divide: evidence from spatial panel regressions // Review of Urban and Regional Development Studies. 2016. Vol. 28. No. 2. P. 123-141. doi
Vakulenko E. Econometric analysis of factors of internal migration in Russia / Пер. с рус. // Regional Research of Russia. 2016. Vol. 6. No. 4. P. 344-356. doi
Ачкасов Ю. К., Пильник Н. П. Оптимальный механизм аудита налога на прибыль и эндогенный выбор между рынком труда и самозанятостью // В кн.: XVI Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: в 4 кн. / Отв. ред.: Е. Г. Ясин. Кн. 1. М. : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2016. С. 467-476.
Гладышева А. А., Ратникова Т. А. Анализ прямых иностранных инвестиций в пищевую промышленность российских регионов // В кн.: Многомерный статистический анализ и эконометрика. /Труды IX-й Международной школы-семинара. /Под ред. С.А. Айвазяна. /Цахкадзор, 2016 г. – М.: ЦЭМИ РАН, 201 / Под общ. ред.: С. А. Айвазян. М. : ЦЭМИ РАН, 2016. С. 77-78.

См. также

Моделирование экономических процессов в России с учетом внутриотраслевой и территориальной неоднородности

Макроструктурное моделирование секторов экономики России

Моделирование отраслей и секторов экономики России с учетом неоднородности их структуры

Учет внутригрупповой и территориальной неоднородности конечных потребителей и финансовых организаций при моделировании экономических процессов в России

Моделирование динамики секторов российской экономики с учетом эволюции их структуры

Выявление потенциальных структурных источников роста российской экономики

Исследование взаимосвязи тарифной политики на внутреннем рынке газа и электроэнергии с основными макроэкономическими показателями (инвестиции, инфляция, объем промышленного производства) в контексте создания стимулов к модернизации и повышению энергетической эффективности

Ключевые слова