Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

| Конференции и семинары |

В Финансовом университете презентовали модель краткосрочного прогнозирования инфляции

В Москве в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации 13.11.2018 сотрудники Центра макроэкономических исследований (ЦМЭИ) презентовали большое прикладное исследование, посвященное краткосрочному прогнозированию инфляции в России и выполненному в рамках государственного задания Правительства РФ Финансовому университету на 2018 г. (тема «Методика оценки влияния немонетарных факторов на динамику инфляции», шифр АААА-А18-118052490081-5).

В докладе были освещены глобальные изменения в самой природе инфляции, произошедшие за последние 50 лет, суть которых сводится к тому, что инфляция из преимущественно монетарного явления постепенно превратилась в преимущественно немонетарное явление. Прикладные расчеты сотрудников ЦМЭИ полностью подтверждают этот вывод применительно к России. Сильная зависимость инфляции от огромного числа немонетарных факторов требует разработки новых подходов к ее моделированию и прогнозированию. Новая доктрина предполагает переход от моно–инструментальных модельных комплексов к поли–инструментальным аналитическим системам. Кроме того, выполненные прикладные расчеты показывают, что практически вся потенциальная волатильность феномена инфляции уходит в область краткосрочных флуктуаций, т.е. годовые фактические и модельные значения индекса цен различаются минимально, тогда как их месячные значения разнятся очень сильно. Тем самым акцент при моделировании инфляции смещается в сторону обеспечения именно краткосрочных прогнозов, что представляет собой самостоятельную инструментальную проблему.

Докладчик – Евгений Балацкий – подчеркнул, что в рамках нового аналитического тренда авторы проекта предлагают специализированную систему прогнозирования инфляции, включающую лицо, принимающее решения, аналитическое ядро, состоящее из сопряженных между собой эконометрической модели и нейронной сети, и аналитического интерфейса, включающего систему учета пороговых событий немонетарной природы и систему учета волатильности факторов инфляции. Авторами проекта предлагается список пороговых событий и алгоритм принятия решений по корректировке модели на его основе с помощью введенных в рассмотрение индексов важности событий, оцениваемых на базе экспертного опроса, и индекса инфляционного потенциала внешней среды.

Докладчик отметил, что предложенная новая аналитическая схема прогнозирования инфляции полностью соответствует современной мировой практике по построению сложных гибридных моделей, которые находят все большее применение в практике прогнозирования.

Презентацию доклада Центра макроэкономических исследований в PDF–формате можно посмотреть на нашем сайте.

1782
14.11.2018
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
В статье рассматриваются причины появления и теоретическое содержание новой политико–экономической концепции «продуктивизм», претендующей на доктринальность и замещающей «неолиберализм» и «вашингтонский консенсус». Показаны отличия продуктивизма от предыдущих консенсусных экономических доктрин, выявлены его внутренние противоречия, представлены основные критические замечания оппонентов. Несмотря на то, что некоторые авторы рассматривают продуктивизм в качестве «новой экономики предложения», мы считаем, что трактовать данную концепцию следует не в русле экономических теорий (поскольку она не обладает соответствующими парадигмальными характеристиками), а в рамках семейства политико–экономических доктрин, нацеленных на непосредственное обоснование экономической политики. В данном случае продуктивизм «вливается» в американское семейство доктрин национального девелопментализма, имеющего длительную историю и острую востребованность в настоящий период.
В статье описывается аналитический алгоритм расчетов с использованием эконометрических моделей для определения регионально–отраслевых кластеров с высоким значением технологического эффекта масштаба, что, в свою очередь, позволяет выделить производственные зоны на территории России с максимальными технологическими резервами и перспективами. Опираясь на традиционный инструментарий инвестиционного мультипликатора, авторы предлагают схему расчета капиталовложений, дающую возможность осуществить быстрый технологический рывок в идентифицированных регионально–отраслевых кластерах страны. Методические разработки апробированы на двух группах, относящихся к аграрному сектору, – основной и контрольной, включающих по семь субъектов Российской Федерации. Обсуждается вопрос о реализации селективной инвестиционной политики для поддержания экономического роста и обеспечения резкого увеличения эффективности действующих передовых производств.
В статье предлагается процедура распределения инвестиций между регионами на основе оценки их производственных достижений. Для этого учитывается отдача от инвестиций и эффект масштаба, что создаёт основу для построения технологических и инвестиционных матриц для последующего выявления наиболее перспективных регионально–отраслевых кластеров. Процедура апробирована на примере сельского хозяйства применительно ко всем субъектам Российской Федерации. Предлагаемая схема селекции инвестиционных потоков на разные нужды (расширение производства, исследования и разработки, заимствование и внедрение новых технологий) в разных регионах противостоит традиционной российской практике выравнивания регионального неравенства. Вместо субсидирования отстающих регионов предлагается стимулировать развитие регионов–лидеров с последующей передачей их прогрессивного опыта остальным территориям. В этом случае у каждого региона появляется своя миссия в терминах инновационной экономики: одни выполняют роль передовых производственных кластеров, обеспечивающих технологические прорывы, а другие – перенимают лучшие практики и тем самым улучшают качество экономического пространства страны. Обсуждается процедура межрегиональной диффузии передовых форм производства с учётом подотраслей и отдельных направлений производственной специализации.
Яндекс.Метрика



Loading...